【VBA編】設計

前回まででデータの読み込み処理の作成が完了しました。
今回からは実際にニューラルネットワークを作るフェーズに移っていきます。
その前に、どのように実装するかを簡単に見ていきましょう。

以前の記事もあわせて参考にしてください。
celaeno42.hatenablog.com

作成するニューラルネットワークのイメージ

今回作成するニューラルネットワークは、入力層１層、隠れ層２層、出力層１層からなり、それぞれを「classInputLayer（入力層クラス）」「classHiddenLayer（隠れ層クラス）」「classOutputLayer（出力層クラス）」（のインスタンス）として実装します。

入力層では「がくの長さ」「がくの幅」「花弁の長さ」「花弁の幅」の４つの入力を受け取る必要があるため、「classInputUnit（入力ユニットクラス）」を４つ定義します。

隠れ層１層めと２層めのユニット数は任意ですが、ここではそれぞれ３つと４つにしており、それぞれを「classUnit（ユニットクラス）」で定義します。

出力層では「Iris-setosa」「Iris-versicolor」「Iris-virginica」の３種類に分類するので、ユニットを３つ、「classUnit（ユニットクラス）」で定義しています。

入力層のユニットと隠れ層、出力層のユニットの実装クラスが異なるのは、入力層では入力値をそのまま次の層（隠れ層）に渡すだけで、特に演算等が不要なためです。

また、全体を通しての制御などは標準モジュールに「mdlSupervisor」モジュールを作成して行います。
他に、活性化関数の演算などは標準モジュールに「ML」モジュール（マシンラーニング用モジュール）を作成して行います。

では、必要な準備を整えておきましょう。

モジュールとシートの追加

上記であげた標準モジュール、クラスモジュールを追加しましょう。
今回追加するモジュールは以下の通りです。

【標準モジュール】

オブジェクト名	用途
mdlSupervisor	全体の制御に使用
ML	マシンラーニングの演算に使用

【クラスモジュール】

オブジェクト名	用途など
classInputLayer	入力層の管理に使用
classHiddenLayer	隠れ層の管理に使用
classOutputLayer	出力層の管理に使用
classInputUnit	入力用ユニット
classUnit	隠れ層、出力層用ユニット

また、今後必要となるシートもあわせて追加しておきましょう。
シートはオブジェクト名も変えておくのを忘れないでください。
今回追加するシートは以下の通りです。

オブジェクト名	シート名	用途
ws_Test_Result	テスト結果	テスト結果の出力に使用
ws_Train_Result	訓練結果	訓練結果の出力に使用
ws_W_H1	w_h1	隠れ層１層めの重みの出力に使用
ws_W_H2	w_h2	隠れ層２層めの重みの出力に使用
ws_W_Out	w_out	出力層の重みの出力に使用
ws_WI_H1	wi_h1	隠れ層１層めの重みの初期値の出力に使用
ws_WI_H2	wi_h2	隠れ層２層めの重みの初期値の出力に使用
ws_WI_Out	wi_out	出力層の重みの初期値の出力に使用

すべて追加するとこのようになります。

いよいよ次回からはニューラルネットワークのコードを書いていきます。