素人が学んだ A Neural Network Playground の見方

前回のおさらい

前回はとりあえずどこのパラメータをいじれば良いかを確認してみました。今回は色とか線とかが何を表しているのか聞いたのでそれをお伝えできればと思います。

そもそも全体的に何なの?

ざっくり言うと、プラス(青)とマイナス(オレンジ)の”分布”を機械が理解しようとしている様を見ていると思って頂ければ良いかなと思います。

今回の場合は青の点がプラスでオレンジがマイナスのやつだと思って下さい。

上の図で言うと、プラスの青い点が中央に集まっていて、オレンジのマイナスの点がその周りに分布していますね。人間だとぱっとみて分布が見て取れるのですが機械はあんまりその辺が良く分かりません。

立体的に(というか等高線のようなイメージ)考えると分かりやすいのですがプラスの青(+)が中央にあるのでそこが盛り上がっていて、マイナスのオレンジ(-)が周りにいるのでそこが窪んでいいるようにイメージして下さい。

この分布を理解するために色々なインプットをしていきます。

INPUT(インプット)の意味

左側にある”INPUT”から説明していきます。

これは、今から機械が見ようとしている分布はとりあえずこんな感じなんですか?の仮説みたいなものです。

例えば①の場合は左がオレンジ(-)で右が青(+)なので、左側にマイナスが多く分布して右側にプラスが分布してるのかな?という仮説になります。横から見ると右肩上がりの分布ですね。

②の場合は上が青(+)で下がオレンジ(-)なので、上から下に向かって下がっているような分布のイメージです。

この①と②をまずは突っ込んでみている、というのがINPUTです。

2層目以降と線の色の意味

上の図はとても上手く分布を機械に理解してもらった、の図なのですが、2層目以降と線の色の意味を解説していきたいと思います。

線の意味は”重み”だと考えて下さい。また、色が青(+)の場合は正、オレンジ(-)の場合は負だと考えて下さい。

その上で③の図を説明すると、X1から青(+)い線が出ているので正に足されて、X2からうっすらオレンジ(-)の線が出ているので負に足されているとイメージして下さい。

同じように、X3,X4,X5から重みが分配されてX6の画像ができています。

最後に、X6からはオレンジ(-)なので反転させて、X7からは青(+)なのでそのままを足しあわせて最後の画像が出来上がっているのが見て取れると思います。

このような流れで左から右へだんだんと機械が点の分布の理解を深めて正解に近づいていってる様が分かるかと思います。

この線の太さ(重み)のバランスを調整していって最後正解に近づいて行く様が何となく理解できたら良いかなと思ってます。

次回予告

次回はもう少しいじれるパラメータの数を増やしつつ、渦巻きに挑戦していきたいと思います。