関数補間マシンとしてのAI実験
AI Experiment as a Function Interpolation Machine
ニューラルネットは補間関数だと前に述べたが、下の自作ツールで試してみよう！Ealier I mentioned that neural net is an interpolation function so let's try it out now in below tool I made!
１０個のデータポイントを色々変えると、関数が難しくなるにつれて、ニューロン数、繰り返し回数、中間層の数を増やさないと追従できなくなることが確認できる。If you change 10 data points, as the function becomes complex, you can see that interpolation becomes more difficult unless you increase number of neurons, epochs, layers.
活性化関数は全部で１１ある。There are all 11 activation functions you can try (elu, hardsigmoid, linear, relu, relu6, selu, sigmoid, softmax, softplus, softsign, tanh).
枠内の数字を変えてボタンを押すと計算終了後に与えた関数および推定関数を表示する。計算速度は利用中のパソコンの性能によりかなり時間がかかる場合がある。If you change numbers in the boxes then click button, your input function set as well as its approximation are shown at the button graph. Calculation takes longer depending on the spec of your computer.
なお、本プログラムはJavascript版のTensorflowで書かれており、計算はあなたのマシンでローカルに実行している。プログラムはココ。For information, this program is written in Javascript version of Tensorflow and calculation is done on your machine locally. Program is here.
Neuralnet Capability Check on Javascript based Tensorflow