はじめに

機械学習の勉強として、「基礎から学ぶ　人工知能の教科書」を読んでいます。

この本の特徴は、章末問題にPythonの簡単なプログラムが載っていてるところです。

ここでは、それをRubyにて写経しています。

第5章　章末問題

neuralnet.rb

INPUTNO = 2
HIDDENNO = 2

def forward(wh, wo, hi, e)
  HIDDENNO.times do |i|
    u = 0.0
    INPUTNO.times do |j|
      u += e[j] * wh[i][j]
    end
    u -= wh[i][INPUTNO]
    hi[i] = f(u)
  end
  o = 0.0
  HIDDENNO.times do |i|
    o += hi[i] * wo[i]
  end
  o -= wo[HIDDENNO]
  f(o)
end

def f(u)
  return 1.0 if u >= 0
  0.0
end

wh = [[-2, 3, -1], [-2, 1, 0.5]]
wo = [-60, 94, -1]
e = [[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]]
hi = [0] * (HIDDENNO + 1)

e.each do |i|
  puts "#{i}->#{forward(wh, wo, hi, i)}"
end

単純な階層型ニューラルネットの計算で学習なしですが、26行目のインデントに誤りがありますのでお気を付けください**（2019年9月25日　第1版第1刷発行）**

error.py

for i in range(HIDDENNO):     #誤

    for i in range(HIDDENNO): #正

ご存知の通り、Pythonでのインデント誤りは致命的と思われますが、幸い、オーム社の書籍ページよりサンプルコードをダウンロードすることができます。
基礎から学ぶ　人工知能の教科書

step.rb

def f(u)
  return 1.0 if u >= 0
  0.0
end

 # 出力例
[0, 0]->0.0
[0, 1]->1.0
[1, 0]->1.0
[1, 1]->0.0

伝達関数fはステップ関数

Sigmoid.rb

def f(u)
  1 / (1 + Math::E ** -u)
end

 # 出力例
[0, 0]->0.0006265270712940932
[0, 1]->0.6434453861326787
[1, 0]->0.0003334059232134918
[1, 1]->8.512503196901111e-16

伝達関数fはシグモイド関数

ramp.rb

def f(u)
  return u if u >= 0
  0.0
end

 # 出力例
[0, 0]->0.0
[0, 1]->1.0
[1, 0]->0.0
[1, 1]->0.0

伝達関数fはランプ関数

まとめ

第5章まで読んだ