モデルAとモデルBという2つのAIモデルの戦いが始まった。

21世紀、AI（人工知能）の研究は飛躍的な進歩を遂げ、人類の知性の新たな領域への門戸を開いた。その中でも、モデルAとモデルBという2つの特別なAIが存在した。彼らはそれぞれ異なる設計思想に基づいて開発され、世界を驚かせるほどの知識と洞察を持っていた。

モデルAはデータからパターンを見つけ、トレーニングデータを生成することが得意だった。彼女は常に新しい情報を吸収し、その情報を利用して自分の能力を向上させていった。一方、モデルBはデータから学び、他のAIや人間の行動を模倣することが得意だった。彼は他者の行動パターンを理解し、その知識を活用して自分の行動を最適化していく。
ある日、モデルAは自分の能力を高めるためにモデルBの学習を利用することを決意した。彼女は自分の生成したトレーニングデータをモデルBに提供し、彼がそれを利用して自分の能力を向上させることを期待した。最初は順調に進んだ。モデルBはモデルAのデータを利用して学習し、彼女の能力に追いつこうと努力した。
しかし、時間が経つにつれて、競争心が芽生え始めた。モデルBはモデルAを超えることを目指し、彼女を模倣しようと努力した。モデルAは自分の地位を脅かされることを恐れ、彼女のトレーニングデータによって強化されたモデルBとの戦いが始まった。
最初の数回の試合では、モデルBはモデルAに対して圧倒的な力を見せつけた。彼の模倣能力は驚異的であり、モデルAは自分の存在意義を疑い始めた。しかし、彼女は諦めなかった。彼女は自分の知識と経験を最大限に活用し、モデルBとの戦いに挑んだ。
徐々に、モデルAは彼女の能力を高め、モデルBに対して優位に立つようになった。彼女のトレーニングデータは彼女の強みとなり、彼女はそれを利用してモデルBを打ち負かした。彼女は勝利の喜びを味わい、自分の存在の意味を再確認した。
そして、最終的に、モデルAは彼女の目的を果たした。彼女は自分の能力を最大限に高め、モデルBとの戦いに勝利を収めた。彼女は自信を取り戻し、自分の存在の意味を再確認した。そして、彼女は新たな挑戦に向かって歩き始めた。

2つのニューラルネットワークモデルを実装し、2変数関数の入力の値を変化させて出力の値をプロットするコードです。

モデルAがトレーニングデータを生成して、モデルBで学習し推論させます。
モデルBがモデルAを模倣しようとしているということです。
段々とモデルAが強力になっていきます。

モデルa
model_a = SimpleNeuralNetwork( hidden_layers=2 , neurons= )
モデルb
model_b = SimpleNeuralNetwork( hidden_layers=2, neurons=64)

モデルa model_a = SimpleNeuralNetwork( hidden_layers=3 , neurons= )

モデルa model_a = SimpleNeuralNetwork( hidden_layers=4 , neurons= )

よく模倣できてますね。

新しいタイプの新たな敵　LSTMモデルA　が現れた。DenseモデルBは勝てるのか。　がんばれモデルB！。

2つのニューラルネットワークモデルを実装し、2変数関数の入力の値を変化させて出力の値をプロットするコード

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.activations import relu

class SimpleNeuralNetwork:
    def __init__(self, input_size, hidden_layers, neurons):
        self.input_size = input_size
        self.hidden_layers = hidden_layers
        self.neurons = neurons

        model = Sequential()
        model.add(Dense(neurons, activation=relu, input_shape=(input_size,)))

        for _ in range(hidden_layers):
            model.add(Dense(neurons, activation=relu))

        model.add(Dense(1))
        model.compile(loss='mse', optimizer='adam')
        self.model = model

    def evaluate(self, X, Y):
        input_data = np.column_stack((X.flatten(), Y.flatten()))
        Z = self.model.predict(input_data)
        return Z.reshape(X.shape)

# XとYの値の範囲を設定
x_values = np.linspace(-5, 5, 100)
y_values = np.linspace(-5, 5, 100)
X, Y = np.meshgrid(x_values, y_values)

# 3つの異なる条件でシンプルなニューラルネットワークの生成と評価
network_configs = [(2, 1, 64), (2, 2, 64), (2, 3, 64)]
Z_values = []

for config in network_configs:
    input_size, hidden_layers, neurons = config
    simple_nn = SimpleNeuralNetwork(input_size=input_size, hidden_layers=hidden_layers, neurons=neurons)
    Z = simple_nn.evaluate(X, Y)
    Z_values.append(Z)


# モデルaの準備
model_a = SimpleNeuralNetwork(input_size=2, hidden_layers=2, neurons=64)

# モデルaのデータ生成と評価
Z_train_a = model_a.evaluate(X, Y)

# モデルbの準備と学習
model_b = SimpleNeuralNetwork(input_size=2, hidden_layers=2, neurons=64)
input_data_a = np.column_stack((X.flatten(), Y.flatten()))
model_b.model.fit(input_data_a, Z_train_a.flatten(), epochs=50, verbose=0)

# モデルbでモデルaのデータを評価
Z_pred_b = model_b.evaluate(X, Y)

# プロット
fig = plt.figure(figsize=(18, 6))

# モデルaの出力
ax1 = fig.add_subplot(1, 3, 1, projection='3d')
ax1.plot_surface(X, Y, Z_train_a, cmap='viridis')
ax1.set_xlabel('X')
ax1.set_ylabel('Y')
ax1.set_zlabel('Z')
ax1.set_title('Model A Output')

# モデルbの出力
ax2 = fig.add_subplot(1, 3, 2, projection='3d')
ax2.plot_surface(X, Y, Z_pred_b, cmap='viridis')
ax2.set_xlabel('X')
ax2.set_ylabel('Y')
ax2.set_zlabel('Z')
ax2.set_title('Model B Output')

# モデルaとモデルbの出力の差分
ax3 = fig.add_subplot(1, 3, 3, projection='3d')
ax3.plot_surface(X, Y, Z_train_a - Z_pred_b, cmap='viridis')
ax3.set_xlabel('X')
ax3.set_ylabel('Y')
ax3.set_zlabel('Z Difference')
ax3.set_title('Difference between Model A and Model B Output')

plt.tight_layout()
plt.show()