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