ネットワーク構造設定

学習パラメータ

学習データ設定

学習用入力データ (JSON配列、各サンプルは文字列または数値の配列)：例 [["A","B"],["C","D"],["E","F"],["G","H"]]

ターゲット出力データ (JSON配列、各サンプルは文字列または数値の配列)：例 [["X"],["Y"],["Z"],["W"]]

学習実行

学習後の平均二乗誤差(MSE): {{ currentError.toFixed(6) }}

推論

テスト用入力 (例：["A","B"] または [0,1])

推論結果: {{ inferenceResult }}

ネットワーク内部情報

重み・バイアス

入力→隠れ層 重み:

{{ nn ? JSON.stringify(nn.weightsIH, null, 2) : '未初期化' }}

隠れ層バイアス:

{{ nn ? JSON.stringify(nn.biasH, null, 2) : '未初期化' }}

隠れ→出力層 重み:

{{ nn ? JSON.stringify(nn.weightsHO, null, 2) : '未初期化' }}

出力層バイアス:

{{ nn ? JSON.stringify(nn.biasO, null, 2) : '未初期化' }}

モデルの保存・読み込み

モデルを保存するには「モデルを保存」ボタンを押してください。
保存されたJSONファイルは後で読み込むことができます。