Neural Network를 시각적으로 표현하기

해커뉴스를 보니 재미있는 사이트를 소개하고 있다.

구글이 머신러닝 라이브러리를 오픈소스화 했다는 이야기는 대부분 알고 있을 터인데, 그것이 Tensorflow이다. 이 tensorflow.org 사이트에서 Neural Network를 웹브라우저상에서 시각적으로 표현하여 이해하기 쉽도록 만든 페이지 같다.

http://playground.tensorflow.org/

중간에 디폴트로 두 개의 히든 레이어가 있는데, 레이어의 개수는 여섯 개까지 추가가능하고 각 레이어의 뉴럴은 여덟 개까지 추가 가능하다. 참고로 AlphaGo는 13개의 히든 레이어가 있었다고 한다. 가장 오른쪽이 트레이닝 셋인데, 제일 왼쪽에서 형태가 변경 가능하고 트레이닝 셋의 노이즈 강도도 설정할 수 있다. 몇 번 해보니 스파이럴 모양의 트레이닝 셋의 판정을 가장 못하는 것 같다.

각 뉴론을 연결할 때 선형함수를 쓰면, 레이어가 아무리 많아도 행렬의 곱에 의해 레이어가 하나인 것과 동일해 진다. 그래서 레이어의 연결강도값 중간에 비선형 함수를 끼워 넣는데, 이 때 비선형함수 중에서 signoid 함수, tanh 함수, tan-1 함수 중 하나를 많이 쓴다고 들었다. 위쪽 옵션에서 함수를 선택할 수도 있다.

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