【TensorFlow Playground】ニューラルネットワークの仕組みを理解しよう

ディープラーニングという言葉を聞いたことはありますか?

ディープラーニングとは機械学習のベースとなっている技術です。

さらにディープラーニングは、ニューラルネットワークという技術をもとに作られています。ニューラルネットワークは、人間の脳の神経回路を模倣したものです。

ニューラルネットワークの仕組みを理解するために「TensorFlow Playground」というツールがあります。

「TensorFlow Playground」はWebブラウザで使うことができ、特別な準備をしなくても利用できます。この記事で使い方の解説をしていきます。

TensorFlow Playgroundとは何?

TensorFlow Playgroundとは、GoogleのShan CarterさんとDaniel Smilkovさんが開発したニューラルネットワークの仕組みを理解するための教育コンテンツです。Webブラウザで利用することができます。

こちらからアクセスしてください。

TensorFlow Playground

アクセスするとこんな画面が表示されます。

TensorFlow Playgroundで何ができる?

TensorFlow Playgroundの画面を開いて左側に以下の図が表示されています。これがTensorFlow Playgroundで使うデータです。

このデータに表示されている青い点とオレンジの点が、どのような規則で分布されているかを教え込んでいくことがTensorFlow Playgroundでできることです。

実際にTensorFlow Playgroundを使ってみる

TensorFlow Playgroundを使う手順は以下の通りです。

  1. ①訓練に使うデータを選ぶ
  2. ②特徴を選ぶ
  3. ③中間層の数を選ぶ
  4. ④ノードの数を選ぶ
  5. ⑤実行する
  6. ⑥結果を見る

何もしていない状態で結果を見てみると特に色分けがされていない状態です。

設定は特に変えず、実行をしてみます。すると訓練の回数が増えるごとに青い点の周りは青く、オレンジの点の周りはオレンジになっていくことがわかります。訓練を繰り返して点がどのように分布しているかを学習しています。

今度は、訓練に使うデータを渦状のものにしてみましょう。設定を変えずに実行してみます。

いくら実行しても結果が変わりません。

これは、今の設定の特徴量・中間層の数・ノードの数の組み合わせで期待する学習結果を得られていないということです。

試しに設定を変えて実行してみます。先程よりも青い点とオレンジの点を区別できています。

このようにいろいろ設定を変えて試していくとニューラルネットワークについて分かることが出てくると思います。

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