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深層学習

深層学習は、多数のレイヤのニューラルネットワークによる機械学習手法。人工知能研究の一つでディープラーニングとも呼ばれています。コンピューター自体がデータの潜在的な特徴を汲み取り、効率的で的確な判断を実現することができます。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

Q&A

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ニューラルネットワーク 視覚化方法を知りたい

k-night

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深層学習

深層学習は、多数のレイヤのニューラルネットワークによる機械学習手法。人工知能研究の一つでディープラーニングとも呼ばれています。コンピューター自体がデータの潜在的な特徴を汲み取り、効率的で的確な判断を実現することができます。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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投稿2021/01/26 05:16

編集2021/01/26 05:45

前提

現在pythonを使い、ニューラルネットワークの重み可視化方法を調べています。
回帰分析を行う教師データありの学習モデルを訓練させ、最終エポックでの各ユニットごとの重みを取得することはできたのですが、
私が求める可視化方法は実現できませんでした。

実現したいこと

私は最終エポックでの前層のノードから出力層への重みを下記の図のように表現したいです。
![イメージ説明
この図では
・各ノードからの重みが書き込まれている
・矢印の太さや色の濃さで重みの大きさを表現する
以上の二つを表現したいと良いと思っています。

このようなものを実現できる方法はありますか。
参考になるサイトや文献などを教えていただけると幸いです。

試したこと

以下のサイトに記載されていたことを試してみたのですが、自分ではうまく実行できませんでした。教師ありデータの際にどのように視覚化させるべきかわかりませんでした。
参考にしたサイト

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tiitoi

2021/01/26 05:57 編集

例えば、各層のニューロン数が100だとしたら、2つの層の間だけで100x100=1万個の矢印と重みを描画する必要があり、現実的には図式化するのは無理だと思います。(全部描画したらわけがわからなくなる) 質問に貼ってあるような図はあくまでディープラーニングの説明用の模式図であって、実際のモデルの重みを質問のような図にして表すことは普通しません。
k-night

2021/01/26 06:09

そうなのですね。 質問に答えて下さりありがとうございます。
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