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JavaScript ニューラルネットワーク デモ

  • これは2014年に作ったデモをjsdoitに再投稿したものです。 本家はこちら
  • デモに際して解説スライドを作りました
  • そのままコピペしたため幅が足りないのでフルスクリーンでご覧ください

これは何?

これは人工ニューラルネットワークのHTML5での視覚化です。「XOR問題, 関数近似, パターン認識」の3個の簡単なデモを試すことができます。 いくつかのパラメーターや実行速度を変える事ができます。

どうやって使うのですか?

  1. デモをリストから選んでください
  2. 「終了条件」を設定してください(「誤差によるもの(by error)」と「学習回数によるもの(by steps)で選ぶことができます」)
  3. 「学習(train)」ボタンを押すと学習が開始します。学習が完了した時には、ボタンのラベルが「retrain」になります。

パラメーターの詳細

Numbers of nodes of hidden layers

中間層のそれぞれのニューロンの数を変化できます。カンマで区切られた値を入力してください。例えば、「2,3」は1番目の層は2つのニューロンを持ち、2番めの層は3つ持つことを意味します。 注意: もしあなたが過剰な値を入力すると、ブラウザがハングアップするかもしれません。

Learning rate

このデモでは、学習過程で「最急降下法」を用いています。このパラメータは更新の比率を意味します。この値が大きいほど、誤差によく反応します。

End conditions

学習が完了する条件です。

By error

出力の最大誤差によるものです。最大の誤差がこの値を下回る時、学習は完了します。

By steps

学習する回数によるものです。

Speed

可視化のスピードを調整します。

initialize

ニューラルネットワークを初期化します。全てのデータはクリアされます。

train/retrain/pause/resume

学習、または再学習を開始/停止/再開します。

デモの一覧

3-in XOR

このデモは、3入力のXOR(排他的論理和)の学習です。「Test」にあるボタンを押すと、出力をチェックできます。

Function Approximation

このデモは、関数近似の学習です。「Form」で関数の形を指定してください。赤色の曲線が学習結果を表しています。曲線のアニメーションで学習していることを確認して下さい。 常に1.00となっている入力はバイアス項です。

Pattern Recognition

このデモでは文字認識のシミュレーションです。これは0-9のアラビア数字を認識します。パネルをクリックする、もしくは上の数字のボタンを押してください。「recognize」を押すと数値が認識されます。

動作環境

Chromeでの動作確認をしています。

  • HTML5によるニューラルネットワークの可視化デモ / Neural Network Visualizing Demo
  • jQuery v2.1.0
  • Raphael 1.5.2
  • HTML5によるニューラルネットワークの可視化デモ / Neural Network Visualizing Demo

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Description What kind of game?

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jsdo.it websocket controller

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