Python Simple Feed Forward NeuralNetwork

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概要

　「ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装」を参考にpythonで制作した簡単な順方向ニューラルネットワークです。 重みはKerasを用いてXORを学習したものを使っています。

feed_forward_neural_network.py

import numpy as np


def sigmoid(x):
    return 1 / (1 + np.exp(-x))


def init_network():
    network = {}
    network['W1'] = np.array([[-3.7, -3.9, -1.8], [-3.8, -3.4, -1.8]])
    network['W2'] = np.array([[-3.0], [-2.5], [2.9]])
    network['b1'] = np.array([-0.4, -0.6, 1.9])
    network['b2'] = np.array([-0.4])
    return network


def forward(network, x):
    W1, W2 = network['W1'], network['W2']
    b1, b2 = network['b1'], network['b2']

    a1 = np.dot(x, W1) + b1
    z1 = sigmoid(a1)
    a2 = np.dot(z1, W2) + b2
    y = a2

    return y


network = init_network()
x = np.array([0, 1])
y = forward(network, x)

print(y)

works_cited.md

ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装

• Author
  • 斎藤 康毅