ゲームと左手キーボード 其の１
City Island 5 - Tycoon Building Offline Sim Game
ゲームは時間の浪費が大きくて、最近は全くやっていなかったのですが、
頭の体操のつもりで、のんびり長くやれるゲームをやってみようと思い、
City Island 5を選択。Microsoft Storeにある無料ゲーム（課金もあり）です。
このゲーム内用語の「キャッシュ」を次々と拾っていかなくてはいけません。
それをしないと進まないし、延々とその作業が続きます。
マウスだけでやると、まるで右手の耐久力テストのようになります。
買ってて良かった左手キーボード。
当然「マウス＋左手キーボード」を使います。
マウスはポインティングのみ
左手キーボードには「マウスの左クリック」が入れてあります。
こういったゲームには、右手のマウスのみでは辛すぎる、しかも単調な作業。
左手キーボード込みだと、速くて楽にできました。
なおこのゲームは立ち上がらなくなって、再インストールしてしばらくすると
また同じ症状が発生。
せっかく好調に進んでいたのに、継続は断念しました。
回帰問題でのネットワーク
一番簡単なネットワークでテスト
プロジェクトを保存したら、ネットワークを組みます。
xは5個、yは3個のサンプルデータの場合だと、こうなればOK。
InputのSizeには、xの個数をそのまま入れます。
2番目のAffineのOutShapeには、yの個数をそのまま入れます。
とりあえずセーブして、Trainingの開始。
これで動かない場合は、それ以前に何か問題があります。
ネットワークをいじっていてエラーが出た経験は、まだありません。
データセットの仕方など、他にも方法はありますが、
Neural Network Consoleで、一番カンタンに数値予測を試してみるのは
こんなやり方ではないでしょうか？
正解がないニューロン数
Deep Learning入門：層数、ニューロン数を決める指針
https://www.youtube.com/watch?v=OwccN7rj4Qg
Deep Learning入門：層数、ニューロン数を決める指針
NNCでは、Affineのデフォルト値が100になっています。
これを徐々に増やしていって多層化して、というのがセオリーとされますが、
最初のAffineの適切な数値は何か？ これの正解が残念ながらわかりません。
なので、実際に色々と試しながら結果を見てみるという作業になります。
4層5層にすれば結果が良くなるかは、やってみないとわかりません。
はい、大量のデータとの格闘決定！
重みやバイアスなども調整しながら、自分の目的に合う結果になるように
調整していくという作業になります。
進化のスピードも速いので、そこら辺に期待ですね。
回帰問題でのDATASET
New Projectの作成
学習用データはTraining、評価用データはValidationの所にセットします。
Addから一つ追加すると、自動的にDataset_1が出来ます。
ここに予測用データをセットします。
Dataset_1の名前は変更して、便宜上「Validation3」なんかにしておくと良いです。
学習用データ： MainとShuffleにチェックを入れる。
評価用データ： Shuffleにチェックを入れる。
予測用データ： 何もチェックを入れない。
３つのデータ共に、Image Normalizationのチェックは外します。
CONFIGタブの設定
Batch Sizeは、"1"にします。
そして、左下のExecutorの所に行きます。
予測用データの実行を指定する所です。
ExecutorのDataset:の名前は、自動的にValidationになっています。
ここに数字の"3"を足して「Validation3」にすると、一番楽チン。
ここまで来たら、さっさとプロジェクトを保存。
ネットワークを組むのは後からでも出来ます。
使い始めの頃に、ココのDataset:の名前を間違えてプロジェクトを保存して、
その後で修正しようとしても全然反映されず、動かない。
これを何度かやってしまいました。
プロジェクト作成時にミスってしまった時は、新しく作り直した方がいいです。
Neural Network Console で回帰問題
回帰問題とは、株価予測などのことです。
NNCの回帰問題での使い方の解説は、まだそれほど多くないですが、
とりあえず動かしてみた方法を書いてみます。
データは3種類を準備します。
■ 学習用データ.csv
■ 評価用データ.csv
■ 予測用データ.csv
学習用データ
xは5個、yは3個としたサンプル。表計算ソフトで準備します。
サンプル内の数値は、適当に入力したものです。
7桁8桁でもかまいません。
数値は、-1.0～1.0の範囲内に収めないといけないので、
各自で加工する必要があります。
文字コードは「UTF-8」にして、csvファイルで書き出します。
この時の注意点が、BOM（バイトオーダーマーク）が含まれていると、
NNCは動きません。
他ブログ等での解説にもあるように、サクラエディタで上書き保存します。
上書き保存と言っても、「名前を付けて保存」の方が使いやすい気がしますが。
評価用データ
学習用データと同じ形式になります。
評価用データの中に、学習用データと同じものが含まれていると良くないので、
必ず違うデータを入れるようにします。
学習用データに入っているデータ内容は、評価用データの中には含めない
という意味です。
予測用データ
yの値には何もないので、0を入れます。
3つのファイル共に、サクラエディタで上書きして
BOM抜きのUTF-8にします。
Swishがおすすめとのこと
【Deep Learning精度向上テクニック：様々な活性化関数】
こちらの動画の最後にありますが、活性化関数はSwishが良いそうです。
精度を上げたいので、早速テストを始めました。
Neural Network Console を使ってみた
Neural Network Console とは？
ディープラーニングが簡単に導入できるツールです。
コードを書く必要なし。
公式サイトはこちら
インストール方法は他の解説などを見てください。
メールアドレスを登録してダウンロードする形式ですが、
DLするzipファイルが、900MB近くあります。
再インストール用に保存しておくと良いです。
またダウンロードするのも大変なので。
ちなみにアンインストールは、フォルダごと削除するだけ。
バージョンの違い
・Version 1.40
・Version 1.30
・Version 1.20
Version 1.20から使い始めました。
新しく始めるなら最新版の1.40で良いと思います。
1.30は多少エラーが多かったようなので、これは避けた方が良い。
1.20は安定していて使いやすいです。
最新版の1.40はサンプルプロジェクトも多いので、
すぐにいろんなパターンのニューラルネットワークを試すことが出来ます。
個人用の同じデータを使って、1.20と1.40で動かしてみると・・・・・
【結果】微妙に違っている時もあるが、ほぼ同じと言って良い。こんな感じ。
一応1.20のままで、使い続けています。
参考動画やスライド
どうしても勉強が必要になってくるのですが、
わかりやすい動画やスライドがありますので、載せてみます。
動画の方はすごい勢いで更新されそうな気配。
こういったタイプの動画が増えていて、他のものでもよく見ています。
楽に勉強できるのでありがたいですね。
ブラウザの6種類併用②
Vivaldi
前から使っていたので、慣れてはいました。
以前のFirefoxのブックマークを、すべてこれにブッ込んでみました。
あれ何だったかな？という時に、すぐに探せるようにしてあります。
たまに、暇な時間に整理するだけでも、よりスッキリしていきます。
デフォルトのテーマデザインが重そうに感じるかもしれないので、
軽めに設定すると、とっつき安くなるかもしれません。
Chromeのアドオンも使えるし、安定して良いブラウザだと思います。
Chrome
シェアトップのブラウザ。
デフォルトでは、なんだか使いにくい感じもあります。
独立して重要な所を、６～７箇所ほどブックマークしてみました。
何か重要なポイントになるサイトなどを登録して、
活用してみたいと思っています。
Chrome系ブラウザの併用
Chromiumベースのブラウザ
・Cent Browser
３種類を同時に使用してみても、あまり問題は起きていません。
アドオンの３種類併用とかはやっていませんが、問題あるかも？
別系統である、VivaldiとFirefoxの併用なら大丈夫。
安定して使えると思います。
ブラウザの主軸を「３種類」にするならば、
Edge
ちょっとがっかりなブラウザですが、予備の予備という位置づけ。
たまには使います。
次期バージョンはChromiumでの開発とアナウンスされているので、
使い勝手の良い、新しいChrome系ブラウザが出て来るのは大歓迎。
次回作に期待。
古いFirefoxと古いアドオンの再インストール
Firefoxでは、古いアドオンがインストールできなくなるという傾向です。
これからさらに進むはず。
その一番必要なアドオンは、通常の方法では入れられなくなりました。
そこで、
・Firefox 56.0.2のインストーラーは、ローカルに保存。
・古いアドオンは、配布している作成者のサイトからDLして保存。
拡張子は xpi です。
Firefoxのツールバー（アドオンの表示がある所）に、xpiファイルを
ドラッグ＆ドロップするだけで、アドオンのインストールが出来ます。
令和元年5月4日に、Firefox側の不具合で、ユーザーのアドオンが
一斉に使えなくなるという出来事がありましたが、
この方式でインストールしたアドオンは、無傷で何の影響もなしでした。
他は全部やられて壊滅、アンチウイルスソフトのプラグインまでも
やられましたが・・・
この「保存ーインストール形式」はいいかもしれません。
この方式でがんばってみようっと。
ブラウザの6種類併用①
・CentBrowser
・Edge
溜まりに溜まったブックマークにうんざり。
そんなことはありませんか？
ブックマークだけして、その後であまり見ないし整理もしない。
私もそんなタイプだったので、考えてみた作戦が「6種類のブラウザを併用する」
見るサイトをジャンル別にして、ブラウザを切り替えるという方法です。
Internet Explorer
特定のサイトのみ、2～3種類ほどに限定。
JavaScriptを切ったりしています。
他では一切使わないという徹底ぶり。
ブックマークには、そこ以外は何も追加しません。
それらの特定のサイトは、他のブラウザでは見ません。
数種類の特定サイト専用にしてみました。
Firefox
ずっとFirefoxを使っていて、どうしても必要なアドオンがあるので
バージョンは、56.0.2のままです。
そのアドオンが更新されない限りこのまま・・・・・なのか？
ブックマークに溜め過ぎたのは、Firefoxでした。
古いブックマークはすべてVivaldiに移行しながら、
Firefox閲覧用のジャンルを決めて、新しくブックマークを整理し直す。
ブックマーク用のフォルダは多めにして、
わりと細かく整理できるようになりました。
「メインで使う汎用タイプのブラウザ」としながらも、
幅は広いですが、閲覧するジャンルを絞るようにしています。
Firefox互換の他ブラウザとの併用
Waterfox や Pale Moon など、Firefox系の他のブラウザがありますが、
同時併用するとエラーが多くなるというイメージが以前からありました。
最近でもFirefoxとWaterfoxを併用してみて、火狐の方にエラーが多くなって、
OSを入れ替えた際にも再チャレンジしてみました。
でもやっぱりダメで、Waterfoxをアンインストールしても妙なエラーが残る。
次回Win10を入れ替えた際には、Waterfoxはもうインストールしません。
Firefox系の併用は、もうきっぱりと断念します。
CentBrowser
これは使えます、おそらくChromeよりも使いやすい。
「準メインの汎用タイプのブラウザ」という位置づけにしました。
Firefoxで決めた閲覧ジャンル以外のものを見る際に、幅広く使用します。
