結局フルオートはうまくいかない．やっぱり作った後のラベル付けがうまくできないのさ．
というわけで論文を教授に渡す．身軽になれるかな?
フルオートの野望目指して頑張り中．とりあえずno, manyの時はフィードバック無しのバージョンと，
noの時は新しいNNの作成，manyの時はフィードバック無しのバージョンを作成．
次は，manyの高出力モデルと5つのクラスの比較をしてフィードバックのクラスを決めるやつをやってみる．
なぜかここにきて自動化がやりたくなってきた．とりあえず発表が終わってからも色々やってみよう．
発表はなんとかなりそうなのかな．早く終わってほしい．
修論のプレゼンの練習をする．長いし微妙なところも結構あるけど悪くない．
なんだか気が楽になってやる気がなくなった．
やっと修論が30ページを超えた．しかし文章って難しい．
とりあえず，管理者が判断するやつが1%くらいあるが，その中で攻撃ではないものが1割くらいなので，
管理者の手間がかかるのは正味0.1%ということでたいしたことない...とかまとめようかと．
なぜかneural9でいい結果が出る．ほかのやつだと全然いい結果出ないのに...
そして修論は書いた章がまるまるいらなくなる雰囲気がするのですががががが
木曜日に計算サーバが来る．めちゃ早い! 体感でjavawsの2倍くらい早い気がする．やるなDELL．
そこそこNNが出来てきたがどうしようか．結果は見て無いけど，normalまとめるのは無謀っぽ．
とりあえずnormalわけて，攻撃混合でやるのと，学習データサンプリングしてやるのと2種類やらなきゃ．
あと少しで Batch の NN が出来そう．これがいい結果でるといいなぁ．ま，UDP は辛いんだろうけど．
論文を訳してみるがいまいち SLIPPER のことがわかんない．元論文読むのは勘弁なので，AdaBoost みたいなものということにしておこう．
必死で NN を作るが時間がかかる．Batch Learning ってめちゃ遅いね．しかたないが．
もうすぐ一通り終わるので結果やいかにということろ．てか UDP の Training data に攻撃がほとんどないので少なくても攻撃だけはまとめなきゃいけないかな．
というわけでプロトコル混ぜ混ぜで作ってみているがなかなか時間がかかるね．てか haruna がこんなに遅いのはなぜ...
プログラムが終わるまで暇なので論文訳もやってる今日この頃ですが，英語って嫌いです．
neural9 test2 hidden50_3 が結構いい値を出す．
というかもともとのNNの性質上これ以上は無理なんじゃないか... local minimum ばっかりだし．
neural9 で色々ためしたが，RPROP と Tanh Layer はうまく収束しない．
てことで，Batch Learning と Sigmoid Layer でやってみることに．
ついでにどっかで中間層が少ないみたいな感じのがあったので，中間層も増やしてみる．
局所解からの脱出は add Noise では出来ないぽい．中間層を増やせば今のような局所解には陥らなくなると信じたい．
NEATとかいう，動的にネットワーク構造を変える技術を発見．そして NERO というそれを応用したゲームを発見．
日本語の解説サイトとかもある．ちょっと楽しそうだから今度やってみよう．
neural9 フィードバック有りが終わった．normal,u2r,r2l はいい感じ．dos,probe は厳しい．
dos は neural7 フィードバック有りのやつでそこそこいい値が出たのでなんとかなるかも．しかしUDP どうにかならんか...
とりあえず neural9 nnet を RPROP,Tanh Layer で作り直してみる．良くなるといいな．
あ，noise を与えて局所解から脱出できるか確認しなきゃ．
フィードバックの時の条件に例の5つのクラスに当てはまらなかったらというのを加えたらどうか...
普通にフィードバックをかけたら neptune とかが局所解にはまってるぽい．振動してる?
昨日 neural9 test が出来たので，ここぞとばかりに hidden35,40,45,50 のデータをとる．
しばらく空いたが，とりあえず neural9 test を作ってる．クラス管理がメンドクサイ．
RunLength にバグがある模様．いくら見ても分からない．本気でやらなきゃだめだろうか...このままでも...
neural9 40,45 は終了．50 を作成中．
neural9 hidden35 終了．あとは TOEIC の本読みながらうたた寝．本番死ねそう．
衝撃的な事実．trainingData の portsweep と pod の順番が逆だった．
今までは気づかなくてそれに合わせてやっていたから大丈夫だけど，
neural9 は直してしまったから，また nnet の作りなおしだ...orz
neural9 hidden40 を作る．やる気が無いので帰る．
またfsが止まっていた．いい加減に原因を特定しないとまずいかも．
課題の圧縮プログラムの前処理は面倒なので RunLength で終わらせた．
neural9 hidden35 を作る．
neural9 を作ってみる．neural7,8 で誤判定かつ判定クラスのスコアが0.7以下を抜き出してみる．
思ったより沢山出てきた．フィードバックかけてやると結構よくなるのかな?
10月に入ってからずっと圧縮のプログラムを書いてる．ハフマンすら書くのに時間がかかる自分が嫌だ．
とりあえずハフマンは終わったけど，前処理を作る元気は無いのでランレングスにする．
ちなみに，やっぱりrubyは遅かった．そしてneural8 hidden50 は未だに終わってない．スワップしてる?
28日用のパワポを見せる．そして適当だったところを直す．まぁ見れるものになったのではないだろうか．
しかし相変わらずセンスが無い．だれかまとめ方を教えて下さい...
またまたfsがとまったので neural8 Neural_nnet hidden50 はやり直し．
Neural_test をちまちまと作る．結果を見てプロトコルごとにNN作るかどうか決める予定．
Neural7 の結果は，normal はなんとかなってるが他が全然．
フィードバックかけられそうかスコア見た方がよさそうだが気力がない．
neural8 Neural_nnet hidden30,35 実行中
neural7 Neural_test どれかやり残しあり
