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3種類の数字を識別してみる
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from mlp import (
ActivationLayer,
FullyConnectedLayer,
InputLayer,
MeanSquaredError,
MultiLayerPerceptron,
Sigmoid,
)
np.set_printoptions(precision=3)
x_train = np.array(
[
[0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0 …Published:
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MultiLayerPerceptron
クラスを作成したのだが、乱数の種(シード)を変えるとどうなるか試してみる。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
# 自作 …Published:
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MultiLayerPerceptron
クラスを作成したのだが、乱数の種(シード)を変えるとどうなるか試してみる。
import matplotlib.pyplot as plt
import …Published:
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モデルをPythonのクラスにしてみる
import logging
import numpy as np
from fastprogress.fastprogress import master_bar, progress_bar
class Sigmoid:
def sigmoid(self, x):
return 1 / (1 + np.exp(-1 * np.clip(x, -709, 709)))
def activate(self, z):
return self.sigmoid(z)
def deactivate(self, a):
return a * (1 …Published:
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\(y = f(u)\) , \(u = g(x)\) のとき
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