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Last modified: Mon May 18 20:01:21 JST 2015

手書き数字データ MNIST の取り扱い方

C言語と，python で扱う例を示す．

• 手書き数字の画像データ (28x28）： The MNIST database of handwritten digits
  • train-images-idx3-ubyte.gz: training set images (9912422 bytes) (学習用データ，60000枚） （学内）
  • train-labels-idx1-ubyte.gz: training set labels (28881 bytes) (同上学習用データの正解ラベル） （学内）
  • t10k-images-idx3-ubyte.gz: test set images (1648877 bytes)
  • t10k-labels-idx1-ubyte.gz: test set labels (4542 bytes)

• C言語でのデータの読み込み（例）：
  • irl_mnist_read.c
  • irl_mnist_read2.c ← ミニマム

• gnuplotでデータを表示，神経回路モデルのプロトタイプコード
  • irl_show_mnist_samples_nn.c
  • irl_mnist_nn.h
  • irl_utility.c , irl_utility.h
• Makefile 付き，mnist 表示プロトタイプ 1 セット．som の中身は書いていない．
  • Makefile
  • irl_gnuplot.h, irl_gnuplot.c
  • irl_utility.c, irl_utility.h
  • mnist.c , mnist.h
  • som.h
  • main.c

• Python でのデータの読み込み（例）：
  • irl_imshow_mnist.py
  • この python コード ↑ を使う時のデータ： mnist.pkl.gz

• 課題：

  • 画像を順に表示．
  • 各種，自己組織モデル（Kohonenモデル，甘利モデル）で学習が進んでいく様子を可視化する．
  • 各種，教師あり学習のモデル（バックプロパゲーションなど）で学習が進んでいく様子を可視化する．