ニューラルネットワークって何？
ニューラルネットワークとはデータから学習するコンピュータプログラムを構築する技術です。人間の脳がどのように機能しているかを非常にゆるく考えています。ソフトウェアで「神経細胞(ニューロン)」の集合を作ります。ニューロンは互いにメッセージを送ることができるように接続されています。ネットワークは問題を解決するように求められ、それを何度も何度も繰り返し、その都度、成功につながる接続を強化し、失敗につながる接続を減少させていきます。ニューラルネットワークのより詳しい紹介は、マイケル・ニールセンのページニューラルネットワークとディープラーニング をご覧ください。より詳細な技術を知りたい方はイアン=グッドフェロー，ヨシャア=ベンジオ，アーロン=コービル著 深層学習 をご覧ください(訳注:邦訳もあります)
これはかっこいい！再利用してもいいですか？
どうぞよろしくお願いします。私たちはニューラルネットワークを少しでも身近に、簡単に学習できるようになることを願って GitHub でこのアプリをオープンソースとして公開しました。 Apache ライセンスに従った方法で自由に使ってください。また、追加や変更の提案があれば、私たちに知らせてください。
また、特定のトピックやレッスンに合わせて遊び場をカスタマイズできるように、下にいくつかのコントロールを提供しています。を保存するか、ページを再更新してください。
色の意味するもの
オレンジと青とは可視化の全体を通して微妙に異なる方法で使用されています。大まかに言うとオレンジはマイナスの値，青はプラスの値を示しています。
データ点（小円）は最初はオレンジまたは青に着色されています。これらは正と負に対応しています。
隠れ層では，線の色はニューロン間の接続の重みを表します。青の場合，ネットワークはニューロンの出力を与えられた通りに使用していることを意味します。オレンジの線はネットワークが負の重みを割り当てていることを示しています。
出力層の点々は元の値に応じてオレンジまたは青に着色してあります。背景の色はネットワークが特定の領域について何を予測しているかを示しています。色の強さは，その予測がどれだけ自信を持っているかを示しています。
使用ライブラリについて
私たちはちっちゃなニューラルネットワーク ライブラリ を書きました。 このライブラリは，教育目的でニューラルネットワークの可視化の要請に答えるためのものです。実世界でのアプリケーションについては、以下の TensorFlow ライブラリを検討してみてください。
著作権表示 Credits
作者 Daniel Smilkov と Shan Carter. このアプリは数多くの人たちの仕事を継承したものです。とりわけ Andrej Karpathy の convnet.js デモ です。 また，ニューラルネットワークに関する Chris Olah の記事 にも多くの感謝の意を表します。 オリジナルのアイデアを手伝ってくれた D. Sculley と Fernanda Viégas，Martin Wattenberg，そして Big Picture と Google Brain チームにフィードバックとガイダンスを受けて作成されました。