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ニューラルネットワークを見てみよう
ソースコードのセット(codeset.lzh
本来はアプレットがここに挿入されます。アプレットを動作させるために Java をインストールしてください。
(何かキーを押すと、新しいニューラルネットワークで学習を始めるよ。)

これは、ニューラルネットワークの中でも 有名なバックプロパゲーションという学習法を用いた ニューラルネットワークの動きを可視化したものだ。 ニューラルネットワークというのは、 ニューロンと呼ばれるノードが重みを持った辺で結ばれてできている。 その重みを目的に合わせて決定する方法を学習法というんだ。

よく見ると左側に一列に並んだニューロンが、 赤と青の点滅をしていることが解るかな? これは入力ニューロンと呼ばれる特殊なニューロンで、 外部からの刺激をネットワーク内部に入れるためのニューロンだ。

入力に対して、 一番右側のニューロンが適切な反応を示すように重みを修正する方法が バックプロパゲーションと呼ばれる学習法。 ここでいうニューロンの適切な反応というのは、外部から与えなければならない。 このアプレットでは、論理回路の一つXOR回路を学習させているんだよ。 一番上のグラフは、ニューラルネットワークと本当のXOR回路との誤差推移を描いているんだ。 この誤差が小さくなればなるほど、本物のXOR回路に近づいているってことなんだね。

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