と思ったので
チョット調べてみたら・・・
ニューラルネットワークの考えで行列を計算してザックリとした結果を出す
というやり方もあるらしい。
勿論、評価関数には結果に偏りを付けないと意味がないので、それに重みとバイアスのパラメータを加える。
なんのことは無い
「昔流行った。何でもフィーリエ級数してみよう」
の何番煎じというところかな？
顔写真をFFTモジュールにかけて、この数字の羅列で(‘◇’)ゞの偏り具合が・・・とか遊んでいたけど、
それをまじめに画像データの圧縮に使ったのがJPEG等なので、お遊びが役に立つこともあるという例だろう。
当時は圧縮の調整は人の眼に頼っていたので、やはり見落としが多く、ちょっと毛色が違う画像を圧縮すると情けない結果になることが多かった。今の画像圧縮がそれなりに良い結果になっているのは、全て人力の結果である。
さて、多層ニューラルネットワーク などもあるけど、前段の結果を後段で演算するだけなので、早い話がタダのループでしかない。
メソッドを使っての実装もクラスのメソッドの自動的な継承機能が無いVBを除けば、大方のプログラミング言語で実装できそうだ。
という訳で、
コードしようと思ったけど
もう飽きてしまった。
手近な言語にJavaScriptがあるし・・・とググってみると
http://techblog.yahoo.co.jp/javascript/deep-learning-with-javascript/
が見つかった。
チョット手直ししたらHTMLのJavaScriptで動きそう。
http:/
DNN.jsとHTMLに分けてあるから
試したいデータに合わせてHTMLを書き換えれば、何かできるのかもしれない。
Fisher’s Iris Data set専用HTMLなんだけど
どんなデータなんだろう？
ぐぐってみると
- https:/
/ en.wikipedia.org/ wiki/ Iris_flower_data_set - http:/
/ www.math.uah.edu/ stat/ data/ Fisher.html - http:/
/ monge.tec.fukuoka-u.ac.jp/ r_analysis/ analysis_iris00.html
が見つかった。
１は、アヤメ科アヤメ属の植物の３種類を５０個づつ以下について調べたものらしい。
- Sepal length 萼片の長さ
- Sepal width 萼片の幅
- Petal length 花弁の長さ
- Petal width 花弁の幅
- Species 種の名前
データの項目は上の通り。
でもうまくいかない。０％固定。
運良く２.がうまくいった。
でも、うまくいかない1と3は、ほぼ同じ。
ソースを見てみると、２の書き方に合わせれば、良かったらしい。
但し、データは全て数値にしないとダメなようだ。
やはり、ちゃんと前向きに（興味を持って）やらないと・・・
訳が判らないままなんだなぁ（大笑
せっかく作ってくれた方に申し訳ないなので、後日に見直してみよう。
もしかしたらもう少し理解できるようなるかもしれない。
そうしたら画像を読ませて、犬とか猫とか的中率？？％とか遊んでみたいね。
多分、学習中・・・照合中・・・（何日か後）に ＊＊％ とかなんだろうな。