wslのtensorflowでkerasのbackend その7

概要

wslのtensorflowでkerasのbackendを試す。
練習問題、やってみた。

練習問題

kerasのbackendでxorを学習したウェイトとバイアスを使って、elixirで再現せよ。

サンプルコード

defmodule Nn do
	def mul(a, b) do
		Enum.map(a, fn i ->
			i * b
		end)
	end
	def add(a, b) do
		for x <- 0..7 do
			Enum.at(a, x) + Enum.at(b, x)
		end
	end
	def sum(a, b) do
		for x <- 0..7 do
			Enum.at(a, x) * Enum.at(b, x)
		end
		|> Enum.sum
	end
	def tanh(v) do
		Enum.map(v, fn i ->
			a = :math.exp(i)
			b = :math.exp(-1 * i)
			(a - b) / (a + b)
		end)
	end
	def sigmoid(a) do
		Enum.map(a, fn i ->
			(1 / (1 + :math.exp(-1 * i)))
		end)
	end
end

w10 = [ 1.6427742,   1.292738,    0.13679211,  0.09276549,  0.31930393,  0.18661255,   1.0932094,  -0.7801719 ]
w11 = [ 1.4525393,   1.1745324,   0.20021456,  0.497589,    0.11109181,  0.33417672,  -0.44360426, -1.1322144 ]
b1 = [-0.20589589,  0.09548836,  0.54812616,  0.60974604,  0.15801114,  0.30214155,  0.38613093,  1.4007448 ]
w2 = [ 1.6341141,  1.1821091, -0.24378781, -0.2940346, -0.22311434, -0.34191525, -0.79992425,  1.717806  ]
b2 = -0.5830822

for i <- 0..1, j <- 0..1 do
	h = Nn.mul(w10, i)
	l = Nn.mul(w11, j)
	h = Nn.add(h, l)
	h = Nn.add(h, b1)
	h = Nn.tanh(h)
	y = Nn.sum(h, w2)
	y = y + b2
	y = Nn.tanh([y])
	y = Enum.at(y, 0)
	IO.puts "#{i} #{j} #{y}"
end

実行結果

0 0 0.007566404874442216
0 1 0.9309703232706648
1 0 0.9168728513830984
1 1 0.011421405940028202

成果物

以上。