多層型NNでの文字認識 - 元データ分析の会社で働いていた人の四方山話が、できたよー 中間層の数や、学習係数、安定化定数にはまだまだ検討の余地があるけど、一応完成した。 以下が仕様 5*5のマス目で入力を行う。数字の1を使って文字入力。 こんな感じ（1の場合） 00100 01100 10100 00100 11111 出力は入力文字の2進数表記 以上の条件で学習を行って適当な0〜10までの数字を入力してやると入力文字が何か分かる。 ロバスト性（学習時の入力と全く同一ではなく、ノイズが含む未知入力について）についての検討は行ってないのでわからず。 しかし、実装のアルゴリズムだけ考えると、どうやらロバスト性はなさげ。 収束は割りと早かった。 NNは入出力のインターフェイスさえ工夫してやればいろいろ使えそうで面白いですね。 要は、入力と出力を符号化してやり、BPで学習をしてやれば、割と簡単に多クラス分類にも使えそうです。 この辺りがSVMより使い勝手がよくて、今
