paiza.ioでelixir その128

概要

paiza.ioでelixirやってみた。
ニューラルネットワークで、and,or,xorの学習と推定、やってみた。

参考にしたページ

サンプルコード

defmodule NeuralNetwork do
  @lambda  1.0
  @eta     0.1
  @spec of([number],[number]) :: number
  def of(w, x) when length(w) == 3 and length(x) == 2 do
    w 
    |> Enum.zip([1, x] 
    |> List.flatten)
    |> Enum.map(fn {a, b} -> 
        a * b 
    end)
    |> Enum.sum
    |> sigmoid
  end
  @spec error_correct(number, {[number], number}) :: [number]
  def error_correct(w, {x, y}) do
    w
    |> Enum.zip([1, x] 
    |> List.flatten)
    |> Enum.map(fn {a, b} -> 
        a + @eta * (y - of(w, x) * b) 
    end) 
  end
  @spec training([number], [{[number], number}]) :: [number]
  def training(w, data), do: w |> _training(data)
  defp _training(w, []), do: w
  defp _training(w, [h | t]), do: _training(error_correct(w, h), t)
  @spec exec([number],[{[number],number}],number) :: [number]
  def exec(w, _, n) when n == 0, do: w
  def exec(w, data, n) when n > 0, do: exec(training(w, data), data, n - 1)
  def exec(_, _, _), do: false
  defp sigmoid(x), do: 1 / (1 + :math.exp(-@lambda * x))
end

alias NeuralNetwork, as: NN
w = [1, 1, 1]
and_data = [{[0, 0], 0}, {[0, 1], 0}, {[1, 0], 0}, {[1, 1], 1}]
v = w 
    |> NN.exec(and_data, 1000)
IO.puts("and")
IO.write("0, 0 : ")
NN.of(v, [0, 0])  
|> IO.inspect
IO.write("0, 1 : ")
NN.of(v, [0, 1])
|> IO.inspect
IO.write("1, 0 : ")
NN.of(v, [1, 0])
|> IO.inspect
IO.write("1, 1 : ")
NN.of(v, [1, 1])
|> IO.inspect
or_data = [{[0, 0], 0}, {[0, 1], 1}, {[1, 0], 1}, {[1, 1], 1}]
v = w 
    |> NN.exec(or_data, 1000)
IO.puts("or")
IO.write("0, 0 : ")
NN.of(v, [0, 0])
|> IO.inspect
IO.write("0, 1 : ")
NN.of(v, [0, 1])
|> IO.inspect
IO.write("1, 0 : ")
NN.of(v, [1, 0])
|> IO.inspect
IO.write("1, 1 : ")
NN.of(v, [1, 1])
|> IO.inspect

xor_data = [{[0, 0], 0}, {[0, 1], 1}, {[1, 0], 1}, {[1, 1], 0}]
v = w 
    |> NN.exec(xor_data, 1000)
IO.puts("xor")
IO.write("0, 0 : ")
NN.of(v, [0, 0])
|> IO.inspect
IO.write("0, 1 : ")
NN.of(v, [0, 1])
|> IO.inspect
IO.write("1, 0 : ")
NN.of(v, [1, 0])
|> IO.inspect
IO.write("1, 1 : ")
NN.of(v, [1, 1])
|> IO.inspect

実行結果

and
0, 0 : 1.8616738545650644e-4
0, 1 : 0.048426217768489974
1, 0 : 0.0487058890113323
1, 1 : 0.9333035631517769
or
0, 0 : 0.01050281992405151
0, 1 : 1.0
1, 0 : 1.0
1, 1 : 1.0
xor
0, 0 : 1.778830268595577e-15
0, 1 : 0.6666666666648118
1, 0 : 0.6364094670296399
1, 1 : 0.9999999999999996

成果物

以上。