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』

2018/11/13（1か月前） Computer Vision, JavaScript, Programming, Visualization 0

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

ドキュメントはこちら↓
Getting Start - Introduction
Documentation page of TensorSpace.js
tensorspace.org
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 Playground
TensorSpace.js Playground
tensorspace.org

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2017-10-17 07:30

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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