Node×Node Neural Network Strategy Game

東京農工大学マイクロコンピュータクラブ（MCC / GitHub: tuatmcc）のハッカソンで共同開発したゲーム。 ニューラルネットワークを自分で組んで、Toy Problemを解いていく。

プレイヤーはスキルツリーから層、活性化関数、オプティマイザ、正則化などを解放する。 解放した要素だけでネットワークを組み、線形分類、XOR、関数近似、手書き数字認識などのステージを進める。

React FlowのネットワークエディタとTensorFlow.jsを接続し、ブラウザ上でモデルを組み立て、学習し、結果を可視化できるようにした。 パラメータ数制限や未解放要素の制限があるので、ただ大きいモデルを作れば勝てるわけではない。

ゲーム画面では、解いたステージに応じて使える部品が増えていく。 モデルを組む画面とステージ攻略の画面を行き来しながら、ニューラルネットワークを少しずつ強くしていく作りにした。

私は初期設計から参加し、ネットワークエディタ、学習処理、データセット、スキルツリー、ゲーム画面、テスト、リファクタリングを担当した。 特に、不完全なグラフの検証、層の接続と削除、学習停止、パラメータ数制限、手書き数字認識ステージを実装した。