そこで考えることをしばらく放棄することにして、十干十二支を入力すると吉凶それぞれについて確信度を計算する単層パーセプトロンを作ってみた。単層パーセプトロンはパターン認識に使用すると認識に失敗することがある。それを解消するために多層パーセプトロン＝ニューラルネットが考案されたわけだが、まあ十干十二支から吉凶を計算するだけなら多層にする必要はないだろうと考えている。
本来なら六十干支についてやりたい所だが、これをやろうと思うと教師情報として数1000日分くらいのデータが必要になると思われるので、十干十二支に分解して計算することにした。うまく行けば1年くらいで、十干十二支それぞれに対して入力に対して、重み付けを行う結合係数の値が収束してくれるだろう。本当は大運、歳運、月運の影響もみないといけないのだが、これを全てやるには最低でも1200年くらいは生きていないといけない。仕方ないので日運に絞った。
もし一つでも二つでも収束する結合係数があれば、それから十干十二支の喜忌を判定することができる。そうなれば喜忌を判定するためのモデルを逆に構築できるだろう。実は2年程前から大運の回り方がわからない場合について、喜忌をどう判定するかについて考えていたのだが、結局考えることを放棄してパーセプトロンで直接に喜忌を見ることにしたわけだ。
とりあえず自分自身について結合係数の収束を見て、うまく行けば被験者を募ってみたい。パーセプトロンの訓練を行うための方法には「最急降下法」という名前がついている。しかしこれが名前から受ける印象とは裏腹に収束が遅い方法で、収束するとしても1年はかかるだろうな。
