YUML > パラメータ から 光学特性の計算まで

![](http://yuml.me/diagram/class/[parameters]ADDA(Suspend)-->[InitField-Y],[InitField-Y]-->convertToInputcsv_170422.py[input.csv],[input.csv]TensorFlow(learnExr_170504.py)-->[model_variables_170429.npy],[model_variables_170429.npy]reproduce_170429.py-->[prediction],[prediction]toInitFieldY_170603.py-->[InitField-Y],[InitField_Y]ADDA(Resume)-->[light scattering properties])

というYUML形式は以下のようになる。

見栄えが良くないが、だいたいの流れは見えてきた。

処理の点が線につながりつつあるが、まだプロトタイプと呼べる域には達していない。
上記が完成してもTensorFlowの学習分が余分な処理時間になる。
複数のパラメータ(例：サイズ、複素屈折率、形状）を含めた学習形態にすることができれば、全体の処理効率が高まるだろうが、どういうネットワークがいいのか。

link

• convertToInputcsv_170422.py
  • http://qiita.com/7of9/items/930cde32700320a8db63
• learnExr_170504.py
  • http://qiita.com/7of9/items/ad1acaf930ca6852cce9
• reproduce_170429.py
  • http://qiita.com/7of9/items/f267e59790526e49a7fd
• toInitFieldY_170603.py
  • in coding

v0.2

(追加 2017/06/18)