ManimML: Communicating Machine Learning Architectures with Animation

要約

近年、科学や工学への応用により、機械学習 (ML) への関心が爆発的に高まっています。
しかし、ML 技術が進歩するにつれて、新しい ML アルゴリズムを説明および視覚化するためのツールは遅れています。
アニメーションは、時間の経過とともに動的に変化するシステムを魅力的に視覚化するための強力なツールであることがわかっており、ML アルゴリズムを伝達するタスクに適しています。
ただし、ML アルゴリズムをアニメーション化する現在のアプローチは、特定のアルゴリズムを強調表示するアプリケーションを手作りするか、複雑な汎用アニメーション ソフトウェアを使用することです。
私たちは、ML アルゴリズムのアニメーションをコードから直接簡単に生成するためのオープンソース Python ライブラリである ManimML を開発しました。
私たちは、ML 実践者に複雑なアニメーション ソフトウェアの学習を要求するのではなく、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目指しました。
ManimML には、Pytorch などの人気の深層学習フレームワークを模倣した、ニューラル ネットワークを指定するための使い慣れた構文があります。
ユーザーは既存のニューラル ネットワーク アーキテクチャを利用して、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ます。これにより、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が自動的に合成され、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が作成されます。
ManimML はオープンソースで、https://github.com/helblazer811/ManimML から入手できます。

要約(オリジナル)

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.

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