paiza.ioでpython その3

概要

paiza.ioでpythonやってみた。
練習問題やってみた。

練習問題

ニューラルネットワークでxorを回帰せよ。

方針

• sigmoid使う。
• tanh使う。

サンプルコード

# coding: utf-8
import math

def tanh(x):
   a = math.exp(x)
   b = math.exp(-x)
   return (a - b) / (a + b)

def sigmoid(x):
   return 1.0 / (1.0 + math.exp(-x))

def main():
   w1 = [[-3.4681022, 0.379121, -1.4711456, 2.2247136, 2.3135107, 2.7624693, -1.83576, -1.1545312], [2.1978209, 0.2895245, 2.0881913, -1.3450832, -1.4154571, 1.9255028, 3.2867477, 1.956522]]
   b1 = [-0.6591252, 0.3864409, 0.4982838, 0.3707547, 0.3982254, -0.3612466, 0.4284867, 0.2701645]
   w2 = [[1.4324994 ], [0.7911373], [-2.3011343],  [-1.7614117], [-2.4442003], [3.9701838], [-1.837263], [-1.3641325]]
   b2 = [0.9285715]
   for i in range(4):
      x = [0.0, 0.0]
      y = [0.0]
      h = [0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0, 0.0]
      if (i == 0):
         x = [1.0, 0.0]
         print("1, 0 => ")
      if (i == 1):
         x = [0.0, 1.0]
         print("0, 1 => ")
      if (i == 2):
         x = [1.0, 1.0]
         print("1, 1 => ")
      if (i == 3):
         x = [0.0, 0.0]
         print("0, 0 => ")
      for k in range(2):
         for l in range(8):
            h[l] += x[k] * w1[k][l]
      for l in range(8):
         h[l] += b1[l]
         h[l] = tanh(h[l])
      for k in range(8):
         for l in range(1):
            y[l] += h[k] * w2[k][l]
      for k in range(1):
         y[k] += b2[k]
         y[k] = sigmoid(y[k])
      print(y[0])

main()

実行結果

1, 0 => 
0.9831985157008993
0, 1 => 
0.9836318400047009
1, 1 => 
0.015668832466682565
0, 0 => 
0.009060141614711496

成果物

以上。