ドキュメントの重要性は
後半に行けば行くほど指数関数的に（ｒｙ
去年の大規模実験では、開発ペースを上げすぎるあまり
ドキュメント化作業を疎かにしてたんですが
締め切り近くになると強烈に後悔するわけですよ。
な ん だ こ の プ ロ ジ ェ ク ト はorz
帰りの電車でHTMLを手書きしてたんですが、やっぱ面倒だったり。
せっかくblog置いたんだし、今回はこれを活用しようってことで。
カテゴリわければ見やすくなるし。
という理由で日記の更新をサボってます。
閑話休題。
とりあえずニューラルネットワークの実装クラスを作成。
NeuralNetwork名前空間
+ NeuralNetworkLayerクラス
+ NeuralNetworkクラス
ルート名前空間から直接作るのもどうかと思ったけど
さほど問題にはならない…ハズ。
NeuralNetworkLayerクラスはニューラルネット3層構造の
各レイヤーを実装するクラスで、NeuralNetworkクラスにカプセル化される。
とりあえず、教科書にある練習問題のパターンで試してみたところ
そううまくいったりしないことがわかりましたorz
学習データセットが少ないせいかな？と思い、
別プロジェクトを作成してもう少し多めのデータセットで試してみる。
入力セットi1〜i5に対して1出力o1を持つシステムで、
o1 = (i1 and i2) or (i3 and i4) or i5
なる出力方程式の真理値表をExcelで作成。
二進数の5入力システムなんで、合計32パターンの入力セットがあるうち、
7パターンを「未知の入力セット」としてみる。つまり、
25パターンで学習させて、残りの7パターンに対して正しく解答できるか
を見てみることに。
…いろいろパラメータを変えてみたけど、
「正しい出力=4 正しくない出力=3 パターン」
という、良いとも悪いとも評価しかねる結果となりましたorz
しかも正しくない出力となる入力セットは変わらないし。
局所解に陥った状態なのか。
とりあえず性能についてはあまり考えないことにして、
保留中の課題である「学習状態の保存、復帰」を実装したいところ。
投稿者 Zawa : 2005年08月22日 23:59
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