ＧＥＮ’Ｓ ＢＬＯＧ

※過去に実装した行列計算からの続きです。 今回は画像分類ということですが私が自力で考えた手法を実装していきます。自力といってもおそらく過去に誰かが試している手法なのでオリジナルかどうかを問われると多分違います。 この手法は簡単な計算で済む反面、精度はそれほど良くなりません。 複雑な色が混ざり合った画像を分類するわけではなくグレースケールで書かれた０～９の数字を分類します。数字は画像のサイズに合わせて書かれているので極端に大きかったり小さかったりすることはありません。多少傾くことはあっても９０°回転まではいかず、例えば動物のように様々な角度で写真に写っていたりすることがないのである程度安定して学習できます。 分類するものが１０種類しかないのでどうにか精度が出る感じです。仮にひらがな・カタカナ・漢字、と種類を増やすと確実に精度が落ちて使い物にならなくなると予想します。ですが、解決策の１つとして

[dgen]

私が考えた簡単な画像分類法を実装。考えたといっても簡単なので既に誰かがやってるはず。