人工知能

送電建設技術者のためのニューラルネットワーク超超入門

2.手書き数字の認識

ニューラルネットワークを理解するための題材としては「手書き数字の認識」がポピュラーだ。
今回はEXCELを使用した簡単な数字認識を通じてニューラルネットワークのさわりをご紹介しようと思う。

数字認識用に作成したEXCELシートは以下のリンクに置いたのでご自由にダウンロードして頂きたい。

5行3列の合計15のセルに上図の様な色を塗って数字の【0】から【9】を表現し、EXCELでその数字を認識させる。
数字を認識させるアルゴリズムは色々と考えられるが、今回は当然ニューラルネットワーク的なアルゴリズムを使うこととする。
※アルゴリズムとは問題を解決するための方法や手順のこと

セルのそれぞれに番地を付け、色が付いている番地は1、色が付いていない番地は0とする。
例えば【7】であれば以下の様になる。

15個のセルに塗られた色を入力値として、どの数字が描かれているかをニューラルネットワークが判定する。
判定結果は「クラス0」、「クラス1」、…、「クラス9」という10のクラスに分類され、各クラスに対してニューラルネットワークによりスコアが与えられる。
結果的に最も高いスコアを獲得したクラスがニューラルネットワークが認識した数字である。

今回EXCELで作成したのは入力層を15個、出力層を10個のニューロンで構成するニューラルネットワークということになる。