>>387
当時と同じではないかもなのでご了承
画像の各ドットの各RGBの値をNNの入力とする
画像が仮にx3,y3なら9ドット、各RGB値だから入力は27ヶ所
それを判定機にいれて出力(0から1の値)
その出力を2個とか4個とか複数を次の層の１つの判定機に平均(だったかな？)して0から1の値で入力し、0から1の出力
３層から５層繰り返して最終層を４つくらいにした
各判定機の変数をランダムにセット
Aという画像を入力すると最終層の４つに値が出てくる、仮に0.3, 0.4, 0.2, 0.5と４つの値が出てきたとする
Aという画像の正解を1, 0, 0, 0としたとき、出力との誤差が出てくる
この誤差を使って各層の判定機の変数を変更する
Bという画像を入力して答えが0, 1, 0, 0となるように同様に各判定機の変数を変更する
こうやって繰り返すと
A2の画像を入力したとき 0.93, 0.22, 0.15, 0.18みたいな出力になる(理想の1, 0, 0, 0に近づく)
つまりA2という画像はAですと出力する
こんな感じの認識
これじゃなくても良くね？というご意見はごもっともですがコレを作って動作確認しております