多クラスのパーセプトロンによる学習

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    パーセプトロンによる学習

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    多クラスのパーセプトロンによる学習
    概要
     本課題では、パーセプトロンの学習規則を実現するプログラムを用いて、与えたパターンがどのクラスに属するか判定し、拡張重みベクトルの初期値と任意に与えることのできる正定数ρが収束に与える影響を考える。本課題の具体的な方式としては、プログラムは <学習用プログラム>及び、<判定プログラム>の二種類のプログラムを作成し実行した。以下、プログラムの解説を示す。
     
    <学習用プログラム>
    与えられたパターンに対し、任意に与えられた拡張重みベクトルの修正を行い、収束した重みベクトルをファイルに出力する。引数として[パターンのデータファイル名]及び[出力ファイル名]を受け取り実行される。特徴ベクトルの要素数、パターン数、クラス数はマクロで定義してあるので容易に変更可能である。
     
    <判定プログラム>
    <学習用プログラム>によって修正された重みベクトルを用いて、与えられたパターンの属するクラスを判定する。引数として[修正された重みベクトルのデータが格納されたファイル名]を受け取り、標準入力で与えられたパターンのクラスを判定する。
    結果
    課題2.1.1 パーセプ..

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