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単一パーセプト予測グログラム

ニューラルネットによって、データを予測するときに使用します。

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このパーセプトの構造は、入力層と出力層の２層からなります。

データには、学習用のデータと、予測用データを使用します。

予測結果は、予測データの右端に出力されます。また、中間値も出力することができます。

操作画面は次のとおりです。

学習データ範囲

サンプルデータの緑色の部分を、ドラッグして

範囲選択します。

データ行列は最大100行×20列です。

データの先頭行にラベルを含める必要があります。

処理の種類

「学習のみ」か「学習と予測」か、いずれかを

クリックして選択します。

予測データ範囲

サンプルデータの青色部分を、ドラッグして

範囲選択します。

データ行列は最大100行×20列です。

データの先頭行にラベルを含める必要があります。

ゲイン値

1.0から4.0の範囲内で入力します。

学習率

0から100の範囲内で入力します。

収束誤差

0から0.1の範囲内で入力します。

打切り回数

100000までの値を入力します。

中間出力先

中間出力を行う場合は、チェックを入れます。

チェックを入れると出力先を選択できるように

なります。出力を開始したいセル１か所を

クリックして選択します。

この処理のポイントは、誤差逆伝播法を使用し、伝播量の計算にシグモイド関数を使用していることです。

また、ウェイトの初期設定は乱数を用いていることです。

設定するウェイトの個数は、変数の個数 ＋１個です。

学習の完了は、2乗誤差が収束誤差より小さいときです。学習完了後完了時のウェイトを用いて

予測データについての予測計算を行います。

予測は、予測計算値が「0.5」より大きい場合は、予測値＝1を、小さいときは＝0を出力します。

サンプルデータとその結果は次のとおりです。

予測値と計算値は、予測データとして範囲選択をした隣のセルから表示されます。

【サンプルデータと予測値】

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●特定商取引法に基づく表記

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