ディープラーニング用にニューラルネットの汎用プログラムを書いた(2)

隠れユニットを2層にして、それぞれ2ニューロンあるネットワークで100万回、排他的論理和を学習させた。学習係数は、0.05とごく小さくしてある。1の時は、0.988以上、0の時は、0.02以下とかなりはっきりと識別している。

次は、手書き文字の認識をさせよう。

入力データ 0 1 
Layer::printOutput Neuron [ 0 ] => 0.988652
教師出力データ 1 
-----------------No.999994------------------
入力データ 0 1 
Layer::printOutput Neuron [ 0 ] => 0.988661
教師出力データ 1 
-----------------No.999995------------------
入力データ 1 1 
Layer::printOutput Neuron [ 0 ] => 0.0153844
教師出力データ 0 
-----------------No.999996------------------
入力データ 1 1 
Layer::printOutput Neuron [ 0 ] => 0.0153657
教師出力データ 0 
-----------------No.999997------------------
入力データ 0 0 
Layer::printOutput Neuron [ 0 ] => 0.00271229
教師出力データ 0 
-----------------No.999998------------------
入力データ 1 0 
Layer::printOutput Neuron [ 0 ] => 0.988581
教師出力データ 1 
-----------------No.999999------------------
入力データ 1 1 
Layer::printOutput Neuron [ 0 ] => 0.0153556
教師出力データ 0 
-----------------No.1000000------------------
入力データ 1 0 
Layer::printOutput Neuron [ 0 ] => 0.988579
教師出力データ 1