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diff --git a/simplenn/src/main/java/Back.java b/simplenn/src/main/java/Back.java
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index a51126b..0000000
--- a/simplenn/src/main/java/Back.java
+++ /dev/null
@@ -1,510 +0,0 @@
-import java.applet.Applet;
-import java.awt.*;
-import java.awt.event.*;
-
-public class Back extends Applet implements MouseListener,MouseMotionListener,ActionListener{
-
-   Button button1,button2,button3,button4;
-
-   int X0=10,X1=125;
-   int Y0=55,Y1=70,Y2=160,Y3=240,Y4=305;
-
-   int RX0=30,RX1=60,RX2=210,RX3=260;
-   int RY0=225,RY1=240;
-
-   int WIDTH=7;              //入力データの幅
-   int HEIGHT=11;            //入力データの高さ
-   int INPUT=WIDTH*HEIGHT;   //入力層の数（入力データ数）
-   int HIDDEN=16;            //隠れ層の数
-   int PATTERN=10;           //パターンの種類
-   int OUTPUT=PATTERN;       //出力層の数（出力データ数）
-   int OUTER_CYCLES=200;     //外部サイクル（一連のパターンの繰返し学習）の回数
-   int INNER_CYCLES=200;     //内部サイクル（同一パターンの繰返し学習）の回数
-   float ALPHA=1.2f;         //学習の加速係数
-   float BETA=1.2f;          //シグモイド曲線の傾斜
-
-   int[] sample_in=new int[INPUT];                  //学習用入力
-   int[] written_in=new int[INPUT];                 //認識用手書き入力
-
-   float[][] weight_ih=new float[INPUT][HIDDEN];    //入力層と隠れ層の間の重み係数
-   float[] thresh_h=new float[HIDDEN];              //隠れ層の閾値
-   float[] hidden_out=new float[HIDDEN];            //隠れ層の出力
-
-   float[][] weight_ho=new float[HIDDEN][OUTPUT];   //隠れ層と出力層の間の重み係数
-   float[] thresh_o=new float[OUTPUT];              //出力層の閾値
-   float[] recog_out=new float[OUTPUT];             //認識出力（出力層の出力）
-
-   int[] teach=new int[PATTERN];                    //教師信号
-
-
-
-
-
-   boolean learning_flag;  //「学習モード」フラグ
-
-   //学習用入力データの基となるパターン
-   int[][] sample_array={{0,0,1,1,1,0,0,  //'0'
-                         0,1,0,0,0,1,0,
-                         1,0,0,0,0,0,1,
-                         1,0,0,0,0,0,1,
-                         1,0,0,0,0,0,1,
-                         1,0,0,0,0,0,1,
-                         1,0,0,0,0,0,1,
-                         1,0,0,0,0,0,1,
-                         1,0,0,0,0,0,1,
-                         0,1,0,0,0,1,0,
-                         0,0,1,1,1,0,0},
-  
-                        {0,0,0,1,0,0,0,  //'1'
-                         0,0,0,1,0,0,0,
-                         0,0,0,1,0,0,0,
-                         0,0,0,1,0,0,0,
-                         0,0,0,1,0,0,0,
-                         0,0,0,1,0,0,0,
-                         0,0,0,1,0,0,0,
-                         0,0,0,1,0,0,0,
-                         0,0,0,1,0,0,0,
-                         0,0,0,1,0,0,0,
-                         0,0,0,1,0,0,0},
- 
-                        {0,0,1,1,1,0,0,  //'2'
-                         0,1,0,0,0,1,0,
-                         1,0,0,0,0,0,1,
-                         0,0,0,0,0,0,1,
-                         0,0,0,0,0,0,1,
-                         0,0,0,0,0,1,0,
-                         0,0,0,0,1,0,0,
-                         0,0,0,1,0,0,0,
-                         0,0,1,0,0,0,0,
-                         0,1,0,0,0,0,0,
-                         1,1,1,1,1,1,1},
-  
-                        {0,0,1,1,1,0,0,  //'3'
-                         0,1,0,0,0,1,0,
-                         1,0,0,0,0,0,1,
-                         0,0,0,0,0,1,0,
-                         0,0,0,0,1,0,0,
-                         0,0,0,0,0,1,0,
-                         0,0,0,0,0,0,1,
-                         0,0,0,0,0,0,1,
-                         1,0,0,0,0,0,1,
-                         0,1,0,0,0,1,0,
-                         0,0,1,1,1,0,0},
- 
-                        {0,0,0,0,1,0,0,  //'4'
-                         0,0,0,1,1,0,0,
-                         0,0,1,0,1,0,0,
-                         0,0,1,0,1,0,0,
-                         0,1,0,0,1,0,0,
-                         0,1,0,0,1,0,0,
-                         1,0,0,0,1,0,0,
-                         1,1,1,1,1,1,1,
-                         0,0,0,0,1,0,0,
-                         0,0,0,0,1,0,0,
-                         0,0,0,0,1,0,0},
- 
-                        {1,1,1,1,1,1,1,  //'5'
-                         1,0,0,0,0,0,0,
-                         1,0,0,0,0,0,0,
-                         1,0,0,0,0,0,0,
-                         1,1,1,1,1,0,0,
-                         0,0,0,0,0,1,0,
-                         0,0,0,0,0,0,1,
-                         0,0,0,0,0,0,1,
-                         0,0,0,0,0,0,1,
-                         1,0,0,0,0,1,0,
-                         0,1,1,1,1,1,0},
- 
-                        {0,0,0,0,1,1,0,  //'6'
-                         0,0,0,1,0,0,0,
-                         0,0,1,0,0,0,0,
-                         0,1,0,0,0,0,0,
-                         0,1,0,0,0,0,0,
-                         1,0,0,0,0,0,0,
-                         1,0,1,1,1,0,0,
-                         1,1,0,0,0,1,0,
-                         1,0,0,0,0,0,1,
-                         0,1,0,0,0,1,0,
-                         0,0,1,1,1,0,0},
- 
-                        {1,1,1,1,1,1,1,  //'7'
-                         0,0,0,0,0,0,1,
-                         0,0,0,0,0,0,1,
-                         0,0,0,0,0,1,0,
-                         0,0,0,0,0,1,0,
-                         0,0,0,0,1,0,0,
-                         0,0,0,0,1,0,0,
-                         0,0,0,1,0,0,0,
-                         0,0,0,1,0,0,0,
-                         0,0,1,0,0,0,0,
-                         0,0,1,0,0,0,0},
- 
-                        {0,0,1,1,1,0,0,  //'8'
-                         0,1,0,0,0,1,0,
-                         1,0,0,0,0,0,1,
-                         1,0,0,0,0,0,1,
-                         0,1,0,0,0,1,0,
-                         0,0,1,1,1,0,0,
-                         0,1,0,0,0,1,0,
-                         1,0,0,0,0,0,1,
-                         1,0,0,0,0,0,1,
-                         1,0,0,0,0,0,1,
-                         0,1,1,1,1,1,0},
-                 
-                        {0,1,1,1,1,1,0,  //'9'
-                         1,0,0,0,0,0,1,
-                         1,0,0,0,0,0,1,
-                         1,0,0,0,0,0,1,
-                         0,1,1,1,1,1,1,
-                         0,0,0,0,0,0,1,
-                         0,0,0,0,0,0,1,
-                         0,0,0,0,0,0,1,
-                         0,0,0,0,0,0,1,
-                         1,0,0,0,0,0,1,
-                         0,1,1,1,1,1,0}};
-
-   int[][] teach_array=new int[PATTERN][OUTPUT];  //パターンと出力すべき教師信号の比較表
-
-   int x_new,y_new,x_old,y_old;           //手書き文字入力用座標
-
-
-   public void init(){
-
-      setBackground(Color.gray);
-
-      //ボタンの設定
-      add(button1=new Button("  再学習  "));
-      add(button2=new Button(" 学習終了 "));
-      add(button3=new Button("入力クリヤ"));
-      add(button4=new Button("  認  識  "));
-      button1.addActionListener(this);
-      button2.addActionListener(this);
-      button3.addActionListener(this);
-      button4.addActionListener(this);
-
-      //マウスの設定
-      addMouseListener(this);
-      addMouseMotionListener(this);
-
-      //教師信号の設定
-      for(int q=0;q<PATTERN;q++)
-         for(int k=0;k<OUTPUT;k++){
-            if(q==k) teach_array[q][k]=1;
-            else     teach_array[q][k]=0;
-         }
-
-      //モードの初期設定
-      learning_flag=true;
-
-   }
-
-   //------------------- ボタン関係のメソッド ------------------
-
-   public void actionPerformed(ActionEvent ae){
-
-      if(ae.getSource()==button1){      //「再学習」
-         learning_flag=true;
-         repaint();
-      }
-      if(ae.getSource()==button2){      //「学習終了」
-         learning_flag=false;
-         repaint();
-      }
-      if(ae.getSource()==button3){      //「入力クリヤ」
-         if(!learning_flag)
-            repaint();
-      }
-      if(ae.getSource()==button4){      //「認識」
-         if(!learning_flag)
-            recognizeCharacter();
-      }
-
-   }
-
-   //---------- マウス関係のメソッド（手書き文字入力）----------
-
-   public void mousePressed(MouseEvent me){
-      int x=me.getX();
-      int y=me.getY();
-      if(!learning_flag && x>=RX1 && x<=RX1+WIDTH*10 && y>=RY1 && y<=RY1+HEIGHT*10){
-         x_old=me.getX();
-         y_old=me.getY();
-         written_in[(y_old-RY1)/10*WIDTH+(x_old-RX1)/10]=1;
-      }
-   }
-
-   public void mouseClicked(MouseEvent me){}
-   public void mouseEntered(MouseEvent me){}
-   public void mouseExited(MouseEvent me){}
-   public void mouseReleased(MouseEvent me){}
-
-   public void mouseDragged(MouseEvent me){
-      int x=me.getX();
-      int y=me.getY();
-      if(!learning_flag && x>=RX1 && x<=RX1+WIDTH*10 && y>=RY1 && y<=RY1+HEIGHT*10){
-         Graphics g=getGraphics(); 
-         x_new=me.getX();
-         y_new=me.getY();
-         g.drawLine(x_old,y_old,x_new,y_new);
-         x_old=x_new;
-         y_old=y_new;
-         written_in[(y_old-RY1)/10*WIDTH+(x_old-RX1)/10]=1;
-      }
- 
-   }
-
-   public void mouseMoved(MouseEvent me){}
- 
-
-
-   //---------- 起動時およびrepaint()で呼び出されるメソッド ----------
- 
-   public void paint(Graphics g){
-
-      int i,j,k,p,q,r,x;
-
-      String string;
-
-      float outer_error;          //外部サイクルエラー累計
-      float inner_error;          //内部サイクルエラー累計
-      float temp_error;           //隠れ層の誤差の累計 
-
-      //学習モードの背景
-      if(learning_flag){
-         g.setColor(new Color(255,255,192));
-         g.fillRect(5,35,590,460);
-         g.setColor(Color.black);
-         g.drawString("学習モード",500,55);
-      }
-
-      //認識モードの背景
-      else{
-         g.setColor(new Color(192,255,255));
-         g.fillRect(5,35,590,460);
-         g.setColor(Color.black);
-         g.drawString("認識モード",500,55);
-      }
-
-      //学習用パターンの表示
-      g.drawString("使用している学習用パターン",X0,Y0);
-      for(q=0;q<PATTERN;q++){
-         x=56*q;
-         for(j=0;j<HEIGHT;j++)
-            for(i=0;i<WIDTH;i++){
-               if(sample_array[q][WIDTH*j+i]==1)     g.setColor(Color.red);
-               else                                  g.setColor(Color.cyan);
-               g.fillRect(X0+x+6*i,Y1+6*j,5,5);
-            }
-      }
-      g.setColor(Color.black);
-
-      //-------------------------------------------------------------------
-      //--------------------------- 学習モード ----------------------------
-      //-------------------------------------------------------------------
-      if(learning_flag){
-
-         //閾値と重みの乱数設定
-         for(j=0;j<HIDDEN;j++){
-            thresh_h[j]=(float)Math.random()-0.5f;
-            for(i=0;i<INPUT;i++)
-               weight_ih[i][j]=(float)Math.random()-0.5f;
-         }
-         for(k=0;k<OUTPUT;k++){
-            thresh_o[k]=(float)Math.random()-0.5f;
-            for(j=0;j<HIDDEN;j++)
-               weight_ho[j][k]=(float)Math.random()-0.5f;
-         }
-
-         //-------------------------- 学習 --------------------------
-
-         for(p=0;p<OUTER_CYCLES;p++){     //外部サイクル
-
-            outer_error=0.0f;         //外部二乗誤差のクリヤー
-
-            for(q=0;q<PATTERN;q++){   //パターンの切り替え
-
-               //パターンに対応した入力と教師信号の設定
-               sample_in=sample_array[q];
-               teach=teach_array[q];
-
-               for(r=0;r<INNER_CYCLES;r++){   //内部サイクル
-
-                  //順方向演算
-                  forwardNeuralNet(sample_in,recog_out);       
-
-                  //逆方向演算（バックプロパゲーション）
-                  backwardNeuralNet();
-
-               }
-
-               //内部二乗誤差の計算
-               inner_error=0.0f;   //内部二乗誤差のクリヤー
-               for(k=0;k<OUTPUT;k++)
-                  inner_error+=(teach[k]-recog_out[k])*(teach[k]-recog_out[k]);
-
-               outer_error+=inner_error;   //外部二乗誤差への累加算
-
-            }
-
-            //外部サイクルの回数と外部二乗誤差の表示
-            g.drawString("実行中の外部サイクルの回数と二乗誤差",X0,Y2);
-            g.setColor(new Color(255,255,192));
-            g.fillRect(X0+5,Y2+10,200,50);   //以前の表示を消去
-            g.setColor(Color.black);
-            g.drawString("OuterCycles="+String.valueOf(p),X0+10,Y2+25);
-            g.drawString("TotalSquaredError="+String.valueOf(outer_error),X0+10,Y2+45);
-
-         } 
-
-
-         //--------------------- 学習結果の確認 ---------------------
-
-         g.drawString("学習結果の確認",X0,Y3);
-         for(k=0;k<OUTPUT;k++){
-            g.drawString("Output",X1+45*k,Y3+25);
-            g.drawString("  ["+String.valueOf(k)+"]",X1+5+45*k,Y3+40);
-         }      
-
-         for(q=0;q<PATTERN;q++){
-
-            //入力パターンの設定
-            sample_in=sample_array[q];
-
-            //順方向演算
-            forwardNeuralNet(sample_in,recog_out);
-
-            //結果の表示
-            g.setColor(Color.black);
-            g.drawString("TestPattern["+String.valueOf(q)+"]",X0+10,Y4+20*q);
-            for(k=0;k<OUTPUT;k++){
-               if(recog_out[k]>0.99){        //99% より大は、赤で YES と表示
-                  g.setColor(Color.red);
-                  string="YES";
-               }
-               else if(recog_out[k]<0.01){   // 1% より小は、青で NO と表示
-                  g.setColor(Color.blue);
-                  string="NO ";
-               }
-               else{                         // 1% 以上 99% 以下は、黒で ? と表示
-                  g.setColor(Color.black);
-                  string=" ? ";
-               }
-               g.drawString(string,X1+10+45*k,Y4+20*q);
-            }
-
-         }
-      }
-
-      //-------------------------------------------------------------------
-      //--------------------------- 認識モード ----------------------------
-      //-------------------------------------------------------------------
-      else{
-         g.setColor(Color.black);
-         g.drawString("マウスで数字を描いて下さい",RX0,RY0);
-         g.drawRect(RX1-1,RY1-1,WIDTH*10+2,HEIGHT*10+2);     //外枠
-         g.setColor(Color.gray);
-         for(j=1;j<HEIGHT;j++)
-            g.drawLine(RX1,RY1+10*j,RX1+WIDTH*10,RY1+10*j);  //横方向区切り
-         for(i=1;i<WIDTH;i++)
-            g.drawLine(RX1+10*i,RY1,RX1+10*i,RY1+HEIGHT*10);  //縦方向区切り
-         for(i=0;i<INPUT;i++)
-            written_in[i]=0;     //手書き入力データのクリヤ
-      }
-
-   }
-
-   //順方向演算のメソッド
-   public void forwardNeuralNet(int[] input,float[] output){
-
-      float[] out=new float[OUTPUT];
-      float[] hidden=new float[HIDDEN];
-
-      //隠れ層出力の計算
-      for(int j=0;j<HIDDEN;j++){
-         hidden[j]=-thresh_h[j];
-         for(int i=0;i<INPUT;i++)
-            hidden[j]+=input[i]*weight_ih[i][j];
-         hidden_out[j]=sigmoid(hidden[j]);
-      }
-
-      //出力層出力の計算
-      for(int k=0;k<OUTPUT;k++){
-         out[k]=-thresh_o[k];
-         for(int j=0;j<HIDDEN;j++)
-            out[k]+=hidden_out[j]*weight_ho[j][k];
-         output[k]=sigmoid(out[k]);
-      }
-
-   }
-
-   //逆方向演算のメソッド
-   public void backwardNeuralNet(){
-
-      int i,j,k;
-
-      float[] output_error=new float[OUTPUT];       //出力層の誤差
-      float[] hidden_error=new float[HIDDEN];       //隠れ層の誤差
-
-      float temp_error;
-
-      //出力層の誤差の計算
-      for(k=0;k<OUTPUT;k++)
-         output_error[k]=(teach[k]-recog_out[k])*recog_out[k]*(1.0f-recog_out[k]);
-
-      //隠れ層の誤差の計算
-      for(j=0;j<HIDDEN;j++){
-         temp_error=0.0f;
-         for(k=0;k<OUTPUT;k++)
-            temp_error+=output_error[k]*weight_ho[j][k];
-         hidden_error[j]=hidden_out[j]*(1.0f-hidden_out[j])*temp_error;
-      }
-
-      //重みの補正
-      for(k=0;k<OUTPUT;k++)
-         for(j=0;j<HIDDEN;j++)
-            weight_ho[j][k]+=ALPHA*output_error[k]*hidden_out[j];
-      for(j=0;j<HIDDEN;j++)
-         for(i=0;i<INPUT;i++)
-            weight_ih[i][j]+=ALPHA*hidden_error[j]*sample_in[i];
-
-      //閾値の補正
-      for(k=0;k<OUTPUT;k++)
-         thresh_o[k]-=ALPHA*output_error[k];
-      for(j=0;j<HIDDEN;j++)
-         thresh_h[j]-=ALPHA*hidden_error[j];
-
-   }
-  
-   //Sigmoid関数を計算するメソッド
-   public float sigmoid(float x){
-
-      return 1.0f/(1.0f+(float)Math.exp(-BETA*x));
-
-   }
-
-   //入力文字を認識するメソッド
-   public void recognizeCharacter(){
-
-      Graphics g=getGraphics();
-      String string;
-
-      //順方向演算
-      forwardNeuralNet(written_in,recog_out);
-
-      //結果の表示
-      for(int k=0;k<OUTPUT;k++){
-          g.setColor(Color.black);
-          g.drawString(String.valueOf(k)+"である",RX2,RY1+20*k);
-          if(recog_out[k]>0.8f)  g.setColor(Color.red);
-          else                   g.setColor(Color.black);
-
-          g.fillRect(RX3,RY1-10+20*k,(int)(200*recog_out[k]),10);
-          g.drawString(String.valueOf((int)(100*recog_out[k]+0.5f))+"%",RX3+(int)(200*recog_out[k])+10,RY1+20*k);
-       }
-
-   }
-
-}
-
-
-