NEURAL NETWORK DEMO
点を置いて、
予測を見てみよう。
2つのガウス分布で学習したニューラルネットワークが、座標をオレンジ（−1）か青（+1）に分類します。グラフをクリック・タップして試してください。
予測の地図
学習済み DNN横軸はX、縦軸はY。背景の色は各座標でのモデルの出力です。
−1 オレンジ+1 青
白に近いほど出力が0に近く、分類の境界にあります。
座標を試す
モデルを読み込んでいます…
または座標を入力
入力範囲：−6〜6。操作するたびに点を置き換えます。
| X座標 | Y座標 | 予測分類 | 出力値 |
|---|
出力値が0以上なら+1、0未満なら−1。出力値は確率ではありません。
このデモについて
入力はX・Yの2値、隠れ層は各5ユニットの2層、出力は1値（tanh）。Pythonで学習したモデルをブラウザー内で動かしています。ここでは追加学習は行いません。