誤差逆伝播法を書いてみた

ニューラルネットについて、研究室で少し調べてみたら誤差逆伝播法（バックプロパゲーション）というものがあることを知り、テキストのサンプルを見つつ、適当に実装してみた。

処理の流れとしては、

1. 訓練データをセット
2. 入力に対する出力を、ニューラルネットを通して求める
3. 目標値と出力の誤差を求める
4. 誤差をニューラルネットの出力側から入力側へ伝えつつ、結線の重みを修正
5. 誤差が十分小さくなるまで繰り返し

という感じです。

https://github.com/crakaC/back_propagation

サンプルだと、訓練データの入力と、誤差逆伝播法による結線重みの修正しかできなかったので、コマンドラインから色々操作出来るように改良した。

主な機能は、

• ファイルを指定して訓練データを読み込む
• 誤差逆伝播法を使ったニューラルネットの学習
• 任意の入力に対するニューラルネットの出力を計算
• 各種パラメータの変更
• 訓練データの作成

もうちょい付け加えたいこともあったけど今回はもういいや。