AIの基本のプログラム

RL：強化学習 ・match.py 「Cでつくるニューラルネット」という書籍を参考に、CからPythonに書き換えました。 報酬の与え方の勉強です。 おしどりゲームを、マッチ箱とビーズのモデルで解きます。

FNN_Learn_sin : Feedforward　ニューラルネット sin関数近似をしていきます。 活性化関数はsigmoidやtanhを使い、オンラインとバッチで試しました。 display.pyで結果とエラーを描画します。

NN：FNNの予測学習やRNNを色々と試しました。 ・Predictive_learning.py：楕円を予測します。 ・Predictive_learning_8.py：８の字を予測 ・Predictive_learning_ellipse_closed.py：楕円の予測をオープンに加え、クローズドループでも予測 ・RNN.py：リカレントで８の字 ・RNN_closed.py：クローズドも追加 ・RNN_time_constant.py：時定数も入れて

NN_PythonClass: fnnとrnnをpythonのクラスを使って書き直しました。