パラメータは下記のような形式で渡します。}次に各層を初期化します。初期化は層ごとにその層のユニットオブジェクトを生成して配列に追加する形で行います。出力層の他の層は先頭にバイアスユニットを生成してセットします。layersArray.push(outputUnitArray);初期化したコネクションオブジェクトに左右のユニットを加えていきます。}既存のモデルをセットする場合等、重みが指定されている場合、重みを層間結合オブジェクト(コネクションオブジェクト)にセットします。除く)学習、テスト、判定といった大きな処理を除いた部分です。学習係数の設定ができるようにします。取得したモデルオブジェクトを保存しておくことで、学習したモデルを何度でも使い回すことができます。最初にデータセットを式(28)、(29)、(30)に基づいて正規化します。単位ごとに処理する方法で学習します。出力層のデルタは式(27)に基いて出力値と目標値の差で計算しています。式(18)に基づいて、中間層のユニットのデルタを計算しています。次に式(21)で重みごとの勾配を計算し、式(12)に基いて重みの更新を行っています。},テスト誤差関数の値を計算するための関数です。...という風に繰り返して行います。オブジェクトが学習済みの状態であるか、外部からモデルを設定された状態で判定を行います。モデルが設定されているとは、ネットワークのパラメータ、重みとバイアスに学習済みの値がセットされている状態を指します。出力層の計算時には式(7)のソフトマックス関数を使っています。対応するクラスを最終的な判定結果とすれば良いことになります。outputに出力値をセットする。処理する場合は下記を追記しておきます。DNN;評価では早速評価してみます。評価に使ったプログラムを下記に掲載しておきます。処理することを想定しています。組み込む場合でも参考になると思います。下記のネットワーク構成とします。学習データを読み込みます。データセットの取得先によって変わるかも。