#3日目
##誤差逆伝播法(バックプロパケーション)
今日は少し時間がなかったので、NeuralNetworkの一歩手前の実装までをやろうと思います。

1日目に実装したロジスティック回帰分析では線型的な回帰が得意でしたが、非線形のものはうまく対応できません。
そんなときに、ニューラルネットワークであれば、XORなどの非線形でも回帰することができます。

この分野は機械学習にめっちゃ入ってくるので、バイアスについての明確な根拠がありません。目的に合わせて、バイアスは変化させたり、固定したりします。

##モデル
今回は2入力、中間１層、出力の3層で作っていきます。

イメージはロジスティック回帰と同じで、それの組み合わせのようなものです。

##誤差関数

誤差導出

'''
入力 : x1,x2
隠れ層 : O1,O2
出力 : Output
誤差 : Error
バイアス : b
重み : w[どの層, どこから, どこへ]
E = (y - Output)^2
'''
#Forward Propagation
Z1 = b11 + x1*w111 + x2*w121
Z2 = b12 + x1*w112 + x2*w122

O1 = Sig(Z1)
O2 = Sig(Z2)

Z = b21 + O1*w211 + O2*w221

Output = Sig(Z)

Error = (y - Output)**2

##微分してバイアスを調節

バイアス調整

#differential
dw111 = 2*(y - Output)*Sig(Z)*(1 - Sig(Z))*Sig(Z1)*(1 - Sig(Z1))*x1
dw121 = 2*(y - Output)*Sig(Z)*(1 - Sig(Z))*Sig(Z1)*(1 - Sig(Z1))*x2
db11 = 2*(y - Output)*Sig(Z)*(1 - Sig(Z))*Sig(Z1)*(1 - Sig(Z1))
dw112 = 2*(y - Output)*Sig(Z)*(1 - Sig(Z))*Sig(Z2)*(1 - Sig(Z2))*x1
dw122 = 2*(y - Output)*Sig(Z)*(1 - Sig(Z))*Sig(Z2)*(1 - Sig(Z2))*x2
db12 = 2*(y - Output)*Sig(Z)*(1 - Sig(Z))*Sig(Z2)*(1 - Sig(Z2))
dw211 = 2*(y - Output)*Sig(Z)*(1 - Sig(Z))*O1
dw221 = 2*(y - Output)*Sig(Z)*(1 - Sig(Z))*O2
db21 = 2*(y - Output)*Sig(Z)*(1 - Sig(Z))

#Gradient Descent / Steepest Descent
w111 -= alpha(dw111)
w121 -= alpha(dw121)
b11 -= alpha(db11)
w112 -= alpha(dw112)
w122 -= alpha(dw122)
b12 -= alpha(db12)
w211 -= alpha(dw211)
w221 -= alpha(dw221)
b21 -= alpha(db21)

##コード
day3.py

##3日目も終了！
今日は少し忙しかったですが、一応最低限のことができました！
こんな感じですこしでもキャッチアップできるといいのかなと思います
Udemyにはお世話になってます。感謝です。