AND演算 by Python3.5 & Chainer1.12

simpleModel.py

#!/usr/bin/env/ python
# coding:utf-8
import numpy as np
import chainer.links as L
from chainer import functions as F
from chainer import Variable, optimizers, Chain


class Model(Chain):
    def __init__(self):
        super(Model, self).__init__(
            l1=L.Linear(2, 1),
        )

    def __call__(self, x):
        h = F.sigmoid(self.l1(x))
        return h


# モデル定義
model = Model()
optimizer = optimizers.MomentumSGD(lr=0.01, momentum=0.9)
optimizer.setup(model)

# 学習させる回数
times = 5000

# 学習用データ
x = Variable(np.atleast_2d(np.array([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]], dtype=np.float32)))

# 正解データ
t = Variable(np.atleast_2d(np.array([[0], [0], [0], [1]], dtype=np.float32)))

# 学習ループ
for i in range(0, times):
    # 勾配を初期化
    optimizer.zero_grads()

    # ここでモデルに予測させている
    y = model(x)

    # 損失を計算する
    loss = F.MeanSquaredError()(y, t)

    # 逆伝播する
    loss.backward()

    # optimizerを更新する
    optimizer.update()

    # モデルが出した答えを表示
    print("loss:", loss.data)

print(y.data)