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// NN (c) 2021 kouichi.matsuda@gmail.comlet maru = []; let batsu =[]; let sankaku = []; // ○の画像、☓の画像、△の画像let nn; // ニューラルネットワークfunction preload() { // 訓練画像を配列に読み込む for (let i = 0; i < 100; i++) { maru[i] = loadImage("data/m" + i + ".png"); batsu[i] = loadImage("data/b" + i + ".png"); sankaku[i] = loadImage("data/s" + i + ".png"); }}function setup() { let options = { inputs: [64, 64, 4], // 画像のサイズ task: "imageClassification", debug: true // デバッグ情報を表示する }; nn = ml5.neuralNetwork(options); // ニューラルネットワークの作成 for (let i = 0; i < maru.length; i++) { // データセットの追加 nn.addData({ image: maru[i] }, { label: "丸" }); nn.addData({ image: batsu[i] }, { label: "バツ" }); nn.addData({ image: sankaku[i] }, { label: "三角" }); } nn.normalizeData(); // データの正規化 nn.train({ epochs: 50 }, done); // 学習}function done() { print("学習終了"); nn.save(); // モデルの保存}