ナナエフ

同人ゲームサークル『7-FIELD』制作ブログ  -ゲーム制作やイベント参加などの活動情報 + 雑記-

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AIナナエ育成記 №15 - 学習機構の考案 ~ ニューロンの具体処理

tetsuwoです。 【 twitter

ナナエのひとこと「今日のナナエ」 … 7-FIELD 制作ブログ 『ナナエフ』 について

今出来る事は「挨拶」「主語の修得」「ランダム文字列」。


ニューロンの仕組みについて。

前回の延長で、プログラミング寄りの内容になりました。
 
 
ニューロンが情報をinputし、重みや閾値を考慮した上で他ニュートンにoutputする。

これらが繋がって出来ているのがニューラルネットワークということでした。

  <参考>  13/03/23 AIナナエ育成記 №14 - 学習機構の考案 ~ ニューロン基礎知識



■ニューロン具体処理イメージ
 ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄ ̄
ニューロンの処理イメージは、非常に簡単な図を前回の記事で載せたので

上記の「重みや閾値を考慮」とは具体的に何をしているかについて調べたものを追記して整理します。

neuron2.png


例えば「2値の加算結果を出したい」と考えた場合は以下のように動くみたいです。

  ① 2値がインプットされる               仮に【input① = 2】【input② = 5】
  
  ② それぞれに重み(weight)を掛ける           【2 x weight1】【5 x weight2】
  
  ③ インプットされた値を加算して「ネット値」を算出   【ネット値 = 2weight1 + 5weight2】
  
    ※ネット値 … 入力に重みを掛けた総和。ニューロン内で「閾値」を超えたか判別する値。
  
  ④ ネット値と「閾値」の大小を比較
  
  ⑤ 『ネット値>閾値』の場合、ネット値をoutput
  
    『ネット値<閾値』の場合、0をoutput


この場合、2つの重みが「1.0」であり、閾値が「算出値(7)」未満なら正常な加算が成立します。

成立しなければ(閾値は固定として)重みが「1.0」になるよう変更する事を繰り返すのが学習でしょうか。

これを元に簡単なニューロンならプログラムで作れそうかも?


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