今年一番不真面目に取り組んじまった

 　　 

　テスト画像　　　　　　　　　　　圧縮データによる復元画像

一目で荒さがわかりますね．ニューラルネットには砂時計型（64-16-64）を使用しています．
プログラムは下の本の5章に書かれていることを参考に実装しました．

 

学習回数は上の画像では1000回です．

問題の圧縮率は，元画像は192.1 KB，圧縮データは49.1 KBなので，約25.6%となっています．

圧縮データの構成は，画像のヘッダー情報，中間層と出力層の数，中間層と出力層間の重み，

出力層の各バイアス，中間層の各出力です．

GUIも作成し，内容は圧縮したいデータをドラッグ&ドロップしたら圧縮データが作成され，
その復元画像が表示されるものです．

カラー画像のPNSR（peak signal-to-noise ratio）ってどう算出するのかわからないんだけど，

MSEをRGBに対してそれぞれ求めて足し合わせたものを3で割った物を使って，

PNSRを求めると約26.8 dBでした．もうちっと上げたいものですね．

縦に線が入ってる理由は，おそらく入力を

左上から右に順々に繰り返しているからだと考えられます．

改善＋オリジナリティが必要ですが，また発表ではミスりましたが，
質疑応答もしっかりと出来ませんでしたが，

俺の本命はゲーム情報学なので，これからはそっちに熱を注ぎたいと思います．