BackPropagationSimulator



入力データは、最後に空白や改行を入れないように注意してください。

パターン認識課題用サンプルデータ

んー、課題のデータだとうまくいかないなあ。初期値に依存しすぎているのか、

それともアルゴリズムをどこかミスしているのか・・・。初期値を設定できるようにしました。

「random」だと今までどおりです。初期値はすべての重みに適用されます。(2月16日)

バグを見つけ修正したら、少し改善されたようだ。これで、後は解析してレポートに

するだけだろうか。あと誤差表示グラフの縦軸表示範囲を可変にした。

横軸は今までどおり、最大学習回数を圧縮して表示している。(2月19日)

パターン認識課題用に裏コマンド(every)を追加。縦軸の値も追加(2月24日)

初期値を全ての結合荷重に適用すると、全ての結合荷重の修正値も常に等しいので、

上記の初期値の与え方は勘違いでした。初期化時のランダム値の上下限を設定できる

ようにしました。また、加速法も取り入れました。1ステップ前の修正値に慣性項定数を

かけた値も修正値に加えることで始めのうちは修正が大きく効くようになります。

初期値の0では、慣性項が作用せず今までどおりです。入力する値は0.0〜1.0までです。

ついでに、入力データ欄の最上行に「every,4,(改行)」などと書くと入力した学習データを

4つおきに採用します。課題用。  (3月3日ひな祭り)