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ニューラルネットワークのプログラムを書いてみた

 
2011/12/10(Sat) Category : プログラミング
 十分に汎用性を持たせ、できるだけオブジェクト化し、分かり易さ優先の(一部はこだわりのために分かりにくくなったが)ニューラルネットワークのプログラム(C#)を書いてみました。門外漢な私にとっては将来も使える汎用性の方が大事なので、インターフェイスを整理してオブジェクト関係の見通しやすさにこだわってみました。


試しに、以下のコードでXORを学習させてみると・・・
何というか、配列を直接ゴリゴリ演算する方法の倍くらいの演算時間がかかったのですが、総学習回数13万回で収束しました。

WS000147.jpg

なお、学習および通常の演算処理共にオーバーロードを利用してベクトルクラスを受け付けるように設計できたのでもう少しスマートに記述することも可能です。

後はパラメータを保存したファイルからの復帰と特徴ベクトル評価のためのオートマチック学習シーケンスを実装する必要があります。



[12/10追記]数式を間違えていたのを訂正したら数百回もしないうちに収束するようになりましたw。
[12/11追記]入力層と出力層のみで実行してみると、確かにXORを学習できませんでした。この辺面白いですね。
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