자신이 얼마나 신경망을 이해하고 있는지 확인할 수 있는 게임 「Graph Game」

 

Graph Game은 신경망의 구조를 그래프로 만드는 게임입니다. AI 기술의 발전과 함께 자주 보게 된 "신경망"을 어느 정도 이해하고 있는지 시험할 수 있는 게임이므로 실제로 플레이해 보았습니다.

Graph Game - By Sabrina Ramonov
https://graphgame.sabrina.dev/ 사이트에 액세스 하면 이런 느낌입니다. 'RNN', 'LSTM Cell', 'GRU Cell', 'ResNet Block', 'Deep RNN' 등 5개의 스테이지가 준비되어 있습니다.

우선 "RNN"을 클릭해 보겠습니다.

「x_t」,  「h_t」,  「y_t」 라는 세 개의 상자가 나타났습니다. 각 상자는 데이터를 나타내며 위가 출력이고 아래가 입력으로 되어 있습니다. x_t 위의 ○를 클릭하고 드래그하여 h_t 아래에 연결합니다.

녹색 선으로 연결이 표시되었습니다. 덧붙여 「x_t」, 「h_t」, 「y_t」 가 각각 무엇인가는 전혀 설명이 없습니다만, 이러한 구조의 일반적인 문자의 사용법으로부터 보면  「x_t」 가 입력층, 「h_t」 가 은닉층, 「y_t」 는 출력층일 것입니다.

「x_t」 에서 「y_t」 쪽으로 연결해 보면 이번에는 빨간색 선으로 연결되었습니다. 이것은 연결이 잘못되었음을 의미하며, 화면 상단에 "1 extra edges"(여분의 연결이 하나 있습니다)로 표시됩니다. 빨간색 선 연결을 다시 클릭하면 연결을 끊을 수 있습니다.

「h_t」 에서  「y_t」 로 연결하고, 이러면 되겠지? 했는데... "1 edges remaining(연결이 하나 부족합니다)"라고 표시되었습니다.

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그러고 보니 RNN인데 h_[t-1]가 없네... 라고 생각했습니다만, 잘 생각해 보면  「h_t」 의 출력을 입력에 연결하면 표현할 수 있었던 것이었습니다. 올바르게 모두 연결하면 "Level solved!"라고 표시됩니다. Back to network selection을 클릭하여 Top 페이지로 돌아갑니다.

그런 다음 LSTM Cell을 클릭합니다.

갑자기 부품 수가 14개, 연결 수가 19개로 난이도가 급상승합니다. 부품이 많기 때문에 오른쪽 하단에 부품 배치의 전체 이미지를 보여주는 미니 맵도 표시됩니다.

「분명, 이전의 숨겨진 상태 「h_[t-1]」 와 입력 「x_t」 가 모든 게이트에 얽혀 있었을 터...」 라고 우선은 게이트의 입력을 완성했습니다.

여러 번 연결을 실수하면서 다른 부분도 어떻게든 완성했습니다.

논문이나 해설을 읽고 있을 때는 바로 이해했다고 여기기 십상입니다만, 실제 연결을 직접 해보니 모호한 부분을 잡아낼 수 있어서 신경망의 이해를 보다 깊게 할 수 있었습니다. 이번에 플레이한 스테이지 외에도 3개의 스테이지가 더 있으므로 관심 있으신 분들은 어서 도전해 보세요.

https://graphgame.sabrina.dev/