Neural Network

ラボは製品の中核で、入門者向けのニューラルネットワーク実験環境として最も近い存在だ。分類か回帰かの2D・3Dデータセットを選び、ネットワークに入れる特徴を決め、学習中に隠れ層を足したり削ったりする。変更のたびにニューラルネットワーク可視化が描き直されるため、学習率の設定ミスは抽象的な警告ではなく、目に見えて不安定な境界になる。ここでの操作は費用もかからず、実験を壊すこともない。

動画を見てクイズに答える代わりに、アプリは課題を出して失敗させる。2本の螺旋をできるだけ少ないニューロンで分ける任務が出て、結果が目標値と照らし合わされる。ゲームの枠組みは、普通の章なら離脱する地点の先までセッションを引っ張る。各課題は、のちのチュートリアルで再び出てくる概念につながっている。

ニューラルネットワーク チュートリアルの一覧は順序立っていて、記事の寄せ集めではない。ネットワークとは何か、ニューロン1個がどう働くかから始め、任意の関数をどう近似するかへ進み、構成、学習、実務で出る問題を扱う。そこから畳み込みのCNN チュートリアルと、再帰型ネットワークの系統に分かれ、1Dと2D、seq2seq、オートエンコーダーがそれぞれ独立した章になる。

活性化関数は9種類に個別ページがある。Linear、Sigmoid、Tanh、ReLU、ReLU6、LeakyReLU、ELU、Softplus、Softmaxだ。各ページは式と操作できるグラフを並べ、勾配がどこで平らになるか、飽和したSigmoidがなぜ学習を鈍らせるかを示す。モデルをデバッグ中に出力層へどの関数を置くか忘れたとき、辞書代わりに開ける。

エディタでは層をドラッグし、入力の型を決めてネットワークを組み立てる。各段階の計算はその場で走る。入力形状の不一致や互換性のないパラメータは即座に表示され、学習させて落ちてトレースバックを読んで推測する、という往復が消える。モデルを組んだことがない人にとって、この即時性は午後を丸ごと失うか、最初の1台が動くかの分かれ目になる。

ウェブ版は現行のブラウザなら何も入れずに開ける。借りたノートPCでも実習室の共用機でも始めやすい。iOS版とAndroid版は同じレッスンを持ち、オフラインでも読める。iOS版はApple SiliconのMacでも動く。内容は両側でそろうため、デスクで始めて電車の中で続ける使い方ができる。