圧倒的非プログラマーがDeep Learningを学ぶ 関数編

(2019.08.23)（仮）

ニューラルネットワーク

関数の実装

import numpy as np
import matplotlib.pylab as plt

シグモイド関数

def sigmoid(x):
  return 1/(1+np.exp(-x))

ステップ関数

def step_function(x):
  y = x > 0
  return y.astype(np.int)

NumPyの配列を引数とする使い方で実装

def step_function(x):
  if x > 0:
    return 1
  else:
    return 0

この実装の場合、引数のxは実数(float型）しか入力できない。

astype( )メソッドでは、引数に希望する型（今回はint型*）を指定できる。

*Pythonではブーリアン型（真偽）をint型に変換すると、Trueは1、Falseは0となる。
（仮）