誤差の計算を行う

誤差計算を行う関数を実装した。

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現在の誤差をファイルに出力

誤差をファイルに出力するようにした。

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荷重値の変化をファイルに出力

荷重値が変わっていく様子をファイルに出力させた。

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ネットワークの情報をファイルに出力

定数の値やネットワークの階層やニューロン数などのデータをファイルに出力させた。

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入力をN個にする

sin関数の入力を一度に入れるようにした。

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教師データの変更

教師データはAとLambdaを乱数で出して、それを使ったsin関数を教師データにする。
この情報もファイルに出力させた。

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各ニューロンの出力を見る

各ニューロンの出力結果をファイルに出力させた。

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入力データと教師データを同じにする

DeepLearningがすることは中間層に特徴を抽出させることなので、
入力に対して正しい出力をするわけではない。
そのため、全射を行うようにした。

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教師データファイルをdatファイルに変更

gnuplotでプロットできた方がいいと判断したためそちらに変更した。

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Nの情報もファイルに出力

Nもニューラルネットワークを構成するためのデータであるため、
ファイルに出力するようにした。

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