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↓
Neural network 3D visualization framework, build interactive and intuitive model in browsers, support pre-trained deep learning models from TensorFlow, Keras, T...

ドキュメントはこちら↓
Documentation page of TensorSpace.js
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↓
TensorSpace.js Playground

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。
たまたま面白いツールを見つけた。機械学習のパラメータをいじるとインタラクティブに学習結果が可視化して見れるお勉強アプリ。 MLDemos - A visualization tool for machine learning MLD...
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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