はじめに

書籍「機械学習と深層学習」を購入して勉強していたら、C言語で書いてあるプログラムが簡単そうだったので、Rubyで書き換えてみることにしました。

ちなみに、書籍で紹介されているソースコードは以下のURLからダウンロード可能です。

neuron.c

第4章ニューラルネット
4.1 ニューラルネットワークの基礎

上記のneuron.cをRubyで書き換えてみました。
なお、完全に同一ではありませんので悪しからず。

neuron.rb

# ライブラリの読込
include Math

# 定数の定義
$maxinputno = 100

# 学習データの読み込み
def getdata()

  e = [
    [0.0,0.0],
    [0.0,1.0],
    [1.0,0.0],
    [1.0,1.0]
  ]
  
  return e
  
end

# 順方向の計算
def forward(w, e)
  
  u = 0.0
  i = 0
  
  e.each do |val|
    u += val * w[i]
    i += 1
  end
  
  u -= w[i]
  return f(u)

end

# 重みの初期化
def initw(n_of_row)
  
  w = Array.new(n_of_row + 1)
  
  w[0] = 1.0
  w[1] = 1.0
  w[2] = 1.5
  
  return w
  
end

# 伝達関数
def f(u)
  
  x = 0.0
  
  if u >= 0.0
    x = 1.0
  else
    x = 0.0
  end
  
  return x
  #return 1.0 / (1.0 + exp(-u))
  
end

# メインプログラム

e = getdata()
w = initw(e[0].length)

n_of_e = e.length

puts "データの個数:#{n_of_e}"

o = 0.0

e.each do |vals|
  o = forward(w, vals)
  puts "入力: #{vals}, 出力: #{o}"
end

実行

$ ruby neuron.rb
データの個数:4
入力: [0.0, 0.0], 出力: 0.0
入力: [0.0, 1.0], 出力: 0.0
入力: [1.0, 0.0], 出力: 0.0
入力: [1.0, 1.0], 出力: 1.0

できた！