2018年5月

備忘録_活性化関数

ステップ関数(階段関数) 入力が0をこえたら1を出力し、それ以外は0を出力する関数である。     ステップ関数をグラフで表すと。。。 ステップ関数をグラフで表すプログラム np.arange(-5.0,5.0,0.1)は-5.0から5.0までの範囲を0.1刻みでNumPy配列の生成をする。 シグモイド関数     exp(-x)はを意味する。eはネイピア数 […]

備忘録_ニューラルネットワークの仕組み

ニューラルネットワークの繋がり方 ニューラルネットワークを図で表すと、下記のようになる。 一番左の列を入力層、一番右の列を出力層、中間の列を中間層と呼ぶ。中間層は隠れ層と呼ぶこともある。 ニューロンの繋がり方に関して言えば、パーセプトロンとなんら変わりはない。 活性化関数とは 入力信号の総和を出力信号に変換する関数は一般に活性化関数と呼ぶ。活性化関数は入力信号の総和がどのように活性化するか(どのよ […]

minitoto 第1006回 予想してみた

3回目の正直 前回と前々回と1個外しだったので今回は3回目の正直ということであたるでしょう。今回は旅行中ということもあっていつもとは異なる環境での予想になりました。柏レイソルの観戦も車の中で見るという感じになりました。柏レイソルは現在予想に反して苦しい状況と捉えている私です。しかし、どんな時も柏レイソルの勝利とライバルチームの敗戦しかイメージができないのです。今回の磐田さんには中村(俊)もいないし […]

備忘録_多層パーセプトロン

XORゲート 排他的論理和とも呼ばれる論理回路。x1とx2のどちらかが1のときだけ出力が1になります。単層なパーセプトロンでは表現できなく、層を重ねることで表現ができる。 x1,x2をNANDゲートとORゲートへの入力とし、NANDゲートとORゲートの出力をANDゲートの入力にすると表現できる。 まず、x1,x2をNANDゲートへ入力とすると、s1の出力になる。 次に、x1,x2をORゲートへ入力 […]

Actions on Googleが変わった

ん?画面レイアウト変わった 2018/05/09にActions on Googleを触っていたら、異変が。。。急に見慣れない景色になりました。雰囲気は似ていますが、左側のメニュー数が多い。メインで表示している内容も全然異なるような気がします。下の画像はあるAssistant appのOverviewです。このAssistant appは丁度申請中だったので、申請が許可されると画面がこのように変わ […]

備忘録_重みとバイアス

重みとバイアスの導入 以前使用したパーセプトロンの式からθをbに変更。bをバイアスと呼び、w1やw2を重みと呼ぶ。         重みとバイアスによるANDゲート、NOTゲート、ORゲートの実装 重みのw1やw2は入力信号への重要度をコントロールするパラメータでバイアスは発火のしやすさ(出力信号が1を出力する度合い)を調整するパラメータとして機能する。バイ […]

WordPressバックアップを行う

困ったこと 困ってはいませんでしたが、やっておかないといつ困るかわからないことそれがバックアップです。小さいことであれば一生懸命作ったExcelのファイルが消えてしまって復元できないということが自分はよくあります。誰でもそうなのかもしれませんが、私は非常に多いです。よってWordPressでもバックアップを早く行っていきたいと考えていました。 解決する為に行ったこと 2つの悩み 1.バックアップの […]

備忘録_単純な論理回路

真理値表 入力信号と出力信号の対応表 ANDゲート 2つの入力が1のときだけ1を出力し、それ以外は0を出力する。 下記のANDゲートをパーセプトロンで表現した場合、パラメータの選び方は無限にある。 例:(w1,w2,θ) = (0.5,0.5,0.7)、(0.5,0.5,0.8)、(1.0,1.0,1.0) 例のようなパラメータを設定すれば、x1とx2の両方が1のときだけ、重み付き信号の総和が、与 […]