論文の概要: ManimML: Communicating Machine Learning Architectures with Animation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.17108v2
- Date: Sun, 23 Jul 2023 19:06:20 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-25 20:37:14.095003
- Title: ManimML: Communicating Machine Learning Architectures with Animation
- Title（参考訳）: ManimML: アニメーションによる機械学習アーキテクチャのコミュニケーション
- Authors: Alec Helbling and Duen Horng Chau
- Abstract要約: 我々は,機械学習アルゴリズムのアニメーションをコードから直接生成する,オープンソースのPythonライブラリManimMLを開発した。
ManimMLには、Pytorchのような人気のあるディープラーニングフレームワークを模倣するニューラルネットワークを指定するための、おなじみの構文がある。
既存のニューラルネットワークアーキテクチャを使用すれば,ManimMLでアニメーションの仕様を簡単に記述することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.563375059090294
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: There has been an explosion in interest in machine learning (ML) in recent
years due to its applications to science and engineering. However, as ML
techniques have advanced, tools for explaining and visualizing novel ML
algorithms have lagged behind. Animation has been shown to be a powerful tool
for making engaging visualizations of systems that dynamically change over
time, which makes it well suited to the task of communicating ML algorithms.
However, the current approach to animating ML algorithms is to handcraft
applications that highlight specific algorithms or use complex generalized
animation software. We developed ManimML, an open-source Python library for
easily generating animations of ML algorithms directly from code. We sought to
leverage ML practitioners' preexisting knowledge of programming rather than
requiring them to learn complex animation software. ManimML has a familiar
syntax for specifying neural networks that mimics popular deep learning
frameworks like Pytorch. A user can take a preexisting neural network
architecture and easily write a specification for an animation in ManimML,
which will then automatically compose animations for different components of
the system into a final animation of the entire neural network. ManimML is open
source and available at https://github.com/helblazer811/ManimML.
- Abstract（参考訳）: 近年、機械学習(ML)への関心が爆発的に高まっている。
しかし、ML技術が進歩するにつれて、新しいMLアルゴリズムの説明と視覚化ツールが遅れている。
アニメーションは、時間とともに動的に変化するシステムのエンゲージメントな視覚化を実現する強力なツールであることが示されており、MLアルゴリズムの通信タスクに適している。
しかし、MLアルゴリズムをアニメーションする現在のアプローチは、特定のアルゴリズムをハイライトするアプリケーションや複雑な一般化されたアニメーションソフトウェアを使用するハンドクラフトである。
我々は,コードから直接MLアルゴリズムのアニメーションを生成するオープンソースPythonライブラリManimMLを開発した。
我々は,複雑なアニメーションソフトウェアを学習するよりも,ML実践者の既存のプログラミング知識を活用することを試みた。
ManimMLには、Pytorchのような人気のあるディープラーニングフレームワークを模倣するニューラルネットワークを指定するための、よく知られた構文がある。
ユーザは、既存のニューラルネットワークアーキテクチャを使用して、manimmlでアニメーションの仕様を簡単に記述することができ、システムのさまざまなコンポーネントのアニメーションをニューラルネットワーク全体の最終的なアニメーションに自動生成する。
ManimMLはオープンソースでhttps://github.com/helblazer811/ManimMLで入手できる。
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