Issue #56: Phase 2.6: 可視化機能実装 - 特徴マップ・学習過程可視化

🎯 FEATURE: 可視化機能実装 - 特徴マップ・学習過程可視化

Priority: LOW

Impact: 学習効果向上、デバッグ効率化、教育価値強化

Component: visualization/cnn.go, visualization/rnn.go

Files: /visualization/ (新規パッケージ), /cmd/bee/main.go (可視化コマンド追加)

Problem Description

現在のPhase 2.0実装では内部状態の可視化機能が不足しており、学習過程の理解が困難です。以下の課題があります：

• ブラックボックス: CNNフィルター・特徴マップが見えない
• 学習過程: 損失・精度の時系列変化が追跡不可
• RNN状態: 隠れ状態・ゲート活性化が可視化不可
• デバッグ: 学習失敗時の原因特定が困難

Recommended Solution

教育重視の包括的可視化システムを構築：

1. CNN可視化

• フィルター可視化: 学習済みカーネルの画像表示
• 特徴マップ: 各層の活性化パターン表示
• 受容野: 各ニューロンの感度領域表示
• 学習進捗: フィルター変化のアニメーション

2. RNN/LSTM可視化

• 隠れ状態: 時系列での状態変化表示
• ゲート活性化: 忘却・入力・出力ゲート動作
• 注意機構: 重要時刻のハイライト表示
• 勾配フロー: 逆伝播時の勾配可視化

3. 学習過程可視化

• 損失曲線: 訓練・検証損失のリアルタイム表示
• 精度推移: エポック毎の性能変化
• 重み分布: 重みヒストグラムの変化
• 収束分析: 学習安定性の評価

Acceptance Criteria

• CNNフィルター可視化機能実装
• 特徴マップ表示機能実装
• RNN隠れ状態可視化機能
• LSTMゲート活性化表示機能
• 学習進捗リアルタイム表示
• bee visualize コマンド実装
• 画像・グラフ出力機能（PNG/SVG）
• 可視化結果の保存・読み込み
• 全品質チェック通過（make quality）

Phase 2.0の学習効果最大化と教育価値向上を達成