[Ruby]機械学習②：パーセプトロン

Ruby

実装

class Perceptron 

  def and(x1,x2)
    w1,w2,theta = 0.5, 0.5, -0.7
    tmp = x1 * w1 + x2 * w2 + theta
    if tmp <= 0
      0
    else
      1
    end  
  end

  def nand(x1,x2)
    w1,w2,theta = -0.5, -0.5, 0.7
    tmp = x1 * w1 + x2 * w2 + theta
    if tmp <= 0
      0
    else
      1
    end  
  end

  def or(x1,x2)
    w1,w2,theta = 0.5, 0.5, 0.0
    tmp = x1 * w1 + x2 * w2 + theta
    if tmp <= 0
      0
    else
      1
    end  
  end

  def xor(x1,x2)
    s1 = self.nand(x1,x2)
    s2 = self.or(x1,x2)
    y = self.and(s1,s2)
  end

end

Ruby with Numpy

実装

require 'numpy'

class Nperceptron

  attr_reader :np

  def initialize
    @np = Numpy
  end

  def and(x1,x2)
    x = np.array([x1,x2])
    w = np.array([0.5,0.5])
    b = -0.7
    tmp = (np.sum(x * w) + b).to_f
    if tmp <= 0
      0
    else
      1
    end
  end

  def nand(x1,x2)
    x = np.array([x1,x2])
    w = np.array([-0.5,-0.5])
    b = 0.7
    tmp = (np.sum(x * w) + b).to_f
    if tmp <= 0
      0
    else
      1
    end
  end

  def or(x1,x2)
    x = np.array([x1,x2])
    w = np.array([0.5,0.5])
    b = 0.0
    tmp = (np.sum(x * w) + b).to_f
    if tmp <= 0
      0
    else
      1
    end
  end

  def xor(x1,x2)
    s1 = self.nand(x1,x2)
    s2 = self.or(x1,x2)
    y = self.and(s1,s2)
  end

end

考察

・本筋とは関係ないけれど、@np.sum(x * w) + bがrubyのクラスではObjectでありFloatではなかったので、to_fする必要があった。
(numpyやpycallのgemのバージョンが変わることで変わるかもしれないけど、参考までに)

 def what_is_class
  np_array =  np.array([0.5,0.5])
  sum = np.sum(np_array * np_array)

  puts "np: #{np.class}"            #=> Module
  puts "np_array: #{np_array.class}"  #=> <class 'numpy.ndarray'>
  puts "sum: #{sum.class}"            #=> Object
end