ニューラルネットワークの構造を可視化するフレームワーク『TensorSpace.js』

Twitterで知ったブラウザ上でインタラクティブにCNN(Convolutional Neural Network)のネットワーク構造を3Dで可視化できるオープンソースのフレームワークTensorSpace.js。ネットワーク構造だけでなく、特徴マップも可視化できる。
Apache License 2.0だそうです。

TensorSpace.js

TensorSpace.js

TensorSpaceは、TensorFlow.js, Three.js, Tween.jsで構築されたニューラルネットワークの3D視覚化フレームワークです。TensorSpaceは、ディープラーニングのレイヤー構築、訓練済みモデルの読み込み、ブラウザ上での3D可視化できるKerasライクなAPIを提供します。
TensorSpaceなら、モデルの構造とは何なのか、モデルはどのように訓練されているのか、モデルが中間情報に基づいてどのように結果を予測しているのかを直感的に学ぶことができます。
TensorSpaceでは、モデルの前処理を行うことでTensorFlow, Keras, TensorFlow.jsで事前に訓練したモデルの可視化をサポートしています。


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例のごとく、ソースコードはGitHubにある↓
https://github.com/tensorspace-team/tensorspace

ドキュメントはこちら↓
https://tensorspace.org/html/docs/startIntro.html
Documentation

ただ、自分で動作環境を構築しなくてもデモページで有名なニューラルネットワーク(LeNet, AlexNet, VGG-16, ResNet-50, MobileNetv1, YOLOv2-tiny, ACGAN)の可視化を試すことができる↓
https://tensorspace.org/html/playground/index.html


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LeNet

LeNet

AlexNet

AlexNet

YOLOv2-tiny

YOLOv2-tiny

ResNet-50

ResNet-50

ACGAN

ACGAN

オイラは仕組み・プロセスの可視化が大好物なので、こういう可視化ツールすごく好きです。


畳み込みニューラルネットワーク (CNN:Convolutional Neural Network)
例の書籍「ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装」を一通り読み終わりました。「あえてPythonを使わずにUnity C#で実装しながら勉強する」とか言っておきながら、結局途中で...


高橋 啓治郎さんのGANのUnity移植もそうだったけど、この可視化実装の敷居が下がっているのはTensorFlow.jsの存在がかなり効いているんだろうか。
https://qiita.com/keijiro/items/8874c5730feaf80b7943


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