מהי רשת נוירונים?
זו שיטה לפיתוח תוכנת מחשב שלומדת מנתונים. היא מבוססת באופן מרומז מאוד על האופן שבו אנחנו חושבים שהמוח האנושי פועל. ראשית, יוצרים אוסף של תוכנות "נוירונים" ומחברים אותן יחד, ומאפשרות להם לשלוח הודעות זה לזה. בשלב הבא, הרשת מתבקשת לפתור בעיה, שאותה היא מנסה לעשות שוב ושוב. בכל פעם היא מחזקת את החיבורים שמובילים להצלחה ומצמצמת את אלה שמובילים לכישלון. למבוא מפורט יותר לגבי רשתות נוירונים, כדאי להתחיל במאמר רשתות נוירונים ולמידה עמוקה (Deep Learning) של מיכאל נילסן. לסקירה כללית יותר טכנית, אפשר להיעזר במאמר למידה עמוקה (Deep Learning) של איאן גודפלו, יושוע בנגיו וארון קורוויל.
האם זה מגניב, האם אוכל לשנות את הייעוד שלו?
בבקשה! הוספנו אותו לקוד פתוח ב-GitHub, בתקווה שעכשיו הוא יכול להפוך רשתות נוירונים לנגישות יותר וללמידה קלה יותר. אתם רשאים להשתמש בו בכל דרך בהתאם לרישיון Apache שלנו. ואם יש לך הצעות לבצע שינויים או תוספות, אפשר להודיע לנו.
בהמשך יש גם כמה אמצעי בקרה שיאפשרו לכם להתאים את מגרש המשחקים לנושא או לשיעור ספציפיים. פשוט בוחרים למטה את התכונות שרוצים להציג ולאחר מכן שומרים את , או מרעננים את הדף.
מה המשמעות של כל הצבעים?
כתום וכחול משמשים להמחשה חזותית באופנים שונים, אבל באופן כללי כתום מציג ערכים שליליים ואילו כחול מייצג ערכים חיוביים.
נקודות הנתונים (המיוצגות על ידי מעגלים קטנים) נצבעות בהתחלה בכתום או בכחול, והן מקבילות למספר חיובי אחד ולאחד שלילי.
בשכבות הנסתרות, הקווים נצבעים על ידי המשקולות של החיבורים בין נוירונים. הצבע הכחול הוא משקל חיובי, שמשמעותו שהרשת משתמשת בפלט הזה של הנויראון הנתון. קו כתום מציין שהרשת מקצה משקל שלילי.
בשכבת הפלט, הנקודות יופיעו בכתום או בכחול בהתאם לערכים המקוריים שלהן. צבע הרקע מראה את מה שהרשת מבהירה לאזור מסוים. עוצמת הצבע מראה את רמת הביטחון של החיזוי.
באיזו ספרייה השתמשת?
כתבנו ספרייה קטנטנה של רשת נוירונים שעומד בדרישות של התרשים החינוכי הזה. לאפליקציות בעולם האמיתי, כדאי לקחת בחשבון את TensorFlow.
זיכויים
נוצר על ידי דניאל סמילקוב ושאן קרטר. זוהי בהמשך ליצירה הקודמת של הרבה אנשים, ובעיקר בהדגמה של convnet.js של אנדריי קרפטי. והמאמרים של כריס אולה לגבי רשתות נוירונים. תודה רבה גם ל-D. סקולי לקבלת עזרה עם הרעיון המקורי, ופרננדה ויאגאס, מרטין ווטנברג ושאר בצוותי Big Picture ו-Google Brain לקבלת משוב והדרכה.