今回のプログラムでは重みの初期値を正規乱数で設定しており、誤差関数の値が一定値以下で学習を打ち切っているいるため、処理する度に評価が変わります。比較結果を掲載します。同等の性能が出たことがわかります。データをよく表す特徴を抽出し、それをもって重みの初期値を決定することにより、多層のネットワークでも勾配消失問題が起きにくくするものです。ブレークスルーをもたらしましたが、近年では事前学習を用いないでうまく学習する方法も提案されています。事前学習を実装していません。代わりに正規化線形関数を使ったり、データを正規化したり、重みの初期値を正規乱数にしたりといった細かいテクニックを用いています。複雑なデータでより複雑なネットワークを構成して学習を行う場合は事前学習の実装を検討した方が良いと思います。おわりに長々とお付き合いいただきありがとうございました。いかがでしたでしょうか。ない、とのお叱りはごもっともです。コードが読みづらいとのお叱りもごもっともです。次はより良いものになるよう努力します。プログラムはユニット数や中間層の数に制限は設けておりませんのでメモリの許す限り複雑なネットワークを構成することも可能です。みなさんもぜひ挑戦してみてください。終わりになりましたが、皆様が良いお年を迎えられるよう心からお祈りしております。講談社.本稿の執筆で最も参考にさせていただきました。ありがとうございました。JAPANでは情報技術を駆使して人々や社会の課題を一緒に解決していける方を募集しています。詳しくは採用情報をご覧ください。JAPANのサービス開発を支える技術やデザイン、文化を発信しています。Reserved.このページの先頭へ。