convnet.jsで7セグメントLED

概要

convnet.jsで7セグメントLED、学習してみた。

写真

モデルを作って、教師データを学習する。

dataset

var data = [
    [0, 0, 0, 0],
    [1, 0, 0, 0], 
    [0, 1, 0, 0],
    [1, 1, 0, 0], 
    [0, 0, 1, 0],
    [1, 0, 1, 0],
    [0, 1, 1, 0],
    [1, 1, 1, 0],
    [0, 0, 0, 1], 
    [1, 0, 0, 1]];
var labels = [
    [1, 1, 0, 1, 1, 1, 1], 
    [1, 1, 1, 1, 1, 1, 1],
    [0, 1, 0, 0, 1, 1, 1],
    [1, 1, 1, 1, 1, 0, 1],
    [1, 1, 0, 1, 1, 0, 1],
    [1, 1, 0, 0, 1, 1, 0], 
    [1, 0, 0, 1, 1, 1, 1], 
    [1, 0, 1, 1, 0, 1, 1],
    [0, 0, 0, 0, 1, 1, 0], 
    [0, 1, 1, 1, 1, 1, 1]];

model

net.makeLayers([{
    type: 'input', 
    out_sx: 1,
    out_sy: 1,
    out_depth: 4
}, {
    type: 'fc', 
    num_neurons: 20,
    activation: 'relu'        
}, {
    type: 'regression',
    num_neurons: 7
}]);

モデルは、入力4、出力7、全結合20、reluの回帰。
オプチマイザーは、sgd
学習は、1000回

成果物

以上。