Javaで【ゼロから作るDeep Learning】2.NumPyなんてものは、ない。

はじめに

Javaで【ゼロから作るDeep Learning】1.とりあえず、微分と偏微分
からの続きです。
当然、JavaではNumPyは使用できません、多分。類似のJavaライブラリには、GPUも使えるND4Jがありますが、使用するとそちらが本題になりそうなので、使わず。そしてJavaには、配列がある。
ということで、配列の計算を足し算とかけ算を実装します。引き算はマイナスで足し、割り算は1を割って掛ければ良し(手抜き)。Deep Learning、ほぼ関係なし。

二次元配列の検証

演算をする前に、引数の二次元配列を検証する。観点としては、要素数が0でないこと、2次元目(?)の配列の長さが全て同じこと。

ArrayUtil.java

public void validate(double[][] x){

    if (x.length ==0 || x[0].length ==0){
        throw new IllegalArgumentException();
    }

    if (Arrays.stream(x).skip(1).anyMatch(p -> x[0].length != p.length)){
        throw new IllegalArgumentException();
    }
}

二次元配列の足し算

数値を足す場合、二次元配列の全ての要素に足す

ArrayUtil.java

public double[][] plus(double[][] x, double y){
    validate(x);

    final int resultRow = x.length;
    final int resultCol = x[0].length;

    double[][] result = new double[resultRow][resultCol];
    for (int i = 0; i < resultRow; i++){
        for (int j = 0; j < resultCol; j++){
            result[i][j] = x[i][j] + y;
        }
    }

    return result;
}

一次元配列を足す場合、二次元配列の1次元目が同じ要素に足す

ArrayUtil.java

public double[][] plus(double[][] x, double[] y){
    validate(x);

    if (x[0].length != y.length){
        throw new IllegalArgumentException();
    }

    final int resultRow = x.length;
    final int resultCol = x[0].length;

    double[][] result = new double[resultRow][resultCol];
    for (int i = 0; i < resultRow; i++){
        for (int j = 0; j < resultCol; j++){
            result[i][j] = x[i][j] + y[j];
        }
    }

    return result;
}

一次元配列を足す場合、二次元配列の同じ要素に足す

ArrayUtil.java

public double[][] plus(double[][] x, double[][] y){
    validate(x);
    validate(y);

    if (x.length != y.length || x[0].length != y[0].length){
        throw new IllegalArgumentException();
    }

    final int resultRow = x.length;
    final int resultCol = x[0].length;

    double[][] result = new double[resultRow][resultCol];
    for (int i = 0; i < resultRow; i++){
        for (int j = 0; j < resultCol; j++){
            result[i][j] = x[i][j] + y[i][j];
        }
    }

    return result;
}

二次元配列の掛け算

数値を掛ける場合、二次元配列の全ての要素に掛ける

ArrayUtil.java

public double[][] multi(double[][] x, double y){
    validate(x);

    double[][] result = new double[x.length][x[0].length];
    for (int i = 0; i < result.length; i++){
        for (int j = 0; j < result[i].length; j++){
            result[i][j] = x[i][j] * y;
        }
    }

    return result;
}

二次元配列を掛ける場合、掛けたり足したりする。
書籍のP54「3.3.2 行列の内積」、もしくは、「 ■行列の積　ＡＢの定義」を参照。

ArrayUtil.java

public double[][] multi(double[][] x, double[][] y){

    validate(x);
    validate(y);

    int cntCalc = x[0].length;
    if (cntCalc != y.length){
        throw new IllegalArgumentException();
    }

    final int resultRow = x.length;
    final int resultCol = y[0].length;

    double[][] result = new double[resultRow][resultCol];
    for (int i = 0; i < resultRow; i++){
        for (int j = 0; j < resultCol; j++){
            final int row = i;
            final int col = j;
            result[row][col] = IntStream.range(0, cntCalc).mapToDouble(k -> x[row][k] * y[k][col]).sum();
        }
    }

    return result;
}

おわりに

いまだディープラーニングには届かじ。