ニューラルネットワークを使った予想動機トトカルチョでは，J1 リーグ 8 試合，J2 リーグ 5 試合．計 13 試合の勝ち／負け／引き分けを予想しなければなりません． 全て自分で自分で予想するのは苦労がある．そこで，コンピュータのランダムよりは多少は率が高い予想プログラムを作ろうというのが動機でした．カルチョそのものの詳細は こちら をご覧下さい． ニューラルネットワークとはニューラルネットワークとは，神経回路網のことです．人間の脳の仕組みをコンピュータ上に実現するものです． そうは言っても，そっくりそのまま作り上げるわけではありません．鳥の翼を真似て飛行機の翼が作られ，タコの水中での推進力を真似てロケットが作られたり，このように似て非なるかもしれませんが，原理を模倣した仕組みをソフトウェアとして作り上げます． ニューロンと呼ばれる神経細胞の一つ一つは，入力を受けると 0 から 1 までの範囲を出力する単純なユニットです．ところが，このユニットを複数組み合わせることによって高度な情報処理を行うことができるのです． 各ニューロンはシナプスと呼ばれるものによって結合されています．シナプスは，様々な学習を繰り返すうちにそのニューロン間を結ぶ結合度が変化していきます．役に立つシナプスは強められ，役に立たないシナプスは弱められていく． コンピュータ上では教師データをニューラルネットワークにパターンを提示し，それに対し正解となる教師信号を示す．そして各ニューロン間を結ぶシナプス結合度は，正解を出すような強さとなるように調整されていきます．これが，コンピュータ上のニューラルネットワークの学習に相当するものです． ニューラルネットワークを扱う上では，どのようなニューラルネットワーク構成にすべきかという問題と，どのようなパターンを提示すべきかという大きく二つの問題が存在します． 人間で言えば，まず最初の素地として優秀な子供を生み出すという問題と，そしてどのような良い教育をすべきかという問題に相当するのでしょうか ? 目論みこのページでは，大胆にもニューラルネットワークを使ったトトカルチョ予想をさせています． ニューラルネットワークの構造や学習のアルゴリズムそのものは恥ずかしいので割愛します．(^^; 過去 40 試合程度の，対戦相手，ホーム・アウェーの区別，過去のホームでの対戦勝率，過去のアウェイでの対戦勝率，総合の対戦勝率，過去の最近五試合のホーム勝率，同じくアウェーの勝率，過去最近十試合の勝率を教師信号として提示し，学習させた上で，次の試合の勝率を出力させています． |