圧倒的python:neural network を作成してみた。

おひさしぶりです、かずまなぶです(*´ω`*)

仕事が忙しくて家に帰ると、すぐに ぐったり、まったりしています。

今日はニューラルネットワークの基本を作り、MNIST問題をやってみました。

入力層、隠れ層、出力層を任意の数に設定して、学習率を定義します。

入力データは0.01~1.00にスケーリングしてから機械学習モデルに流し込むのが作法だそうです。

たったこれだけで

正答率が90%超え

というのはすごいですね。

今後は、時系列データ、機械設備の何らかの波形を機械学習してみようと思います。

HTMLの話

超基本的なものを張っておきますあ。

python:ローカルサーバーを起動する

anacondaプロンプトで

(base) C:\Users\omoiy>python -m http.server 8080

と打つと、
Serving HTTP on 0.0.0.0 port 8080 (http://0.0.0.0:8080/) …
127.0.0.1 – – [04/Nov/2018 23:11:06] “GET / HTTP/1.1” 200 –
127.0.0.1 – – [04/Nov/2018 23:11:07] code 404, message File not found
127.0.0.1 – – [04/Nov/2018 23:11:07] “GET /favicon.ico HTTP/1.1” 404 –

と返ってくるので、

ブラウザ上で

http://localhost:8080/

と打つと

Directory listing for / というローカルサーバーの
画面になります。

webブラウザの画面

でも、Flaskを使ったほうが良さそうです。こちらは別途アップします。