プログラミング文体練習 ―Pythonで学ぶ40のプログラミングスタイル

36章学習する浅いDense層――学習Dense, Shallow, Out of Control

制約

• ニューラルネットワークの機能は、すべての入力とすべての出力を接続する1つの層で構成される。
• ニューラル機能は、学習データに対する推論を通して学習する。

プログラム

 1 from keras.models import Sequential
 2 from keras.layers import Dense
 3 import numpy as np
 4 import sys, os, string, random
 5
 6 characters = string.printable
 7 char_indices = dict((c, i) for i, c in enumerate(characters))
 8 indices_char = dict((i, c) for i, c in enumerate(characters))
 9
10 INPUT_VOCAB_SIZE = len(characters)
11 BATCH_SIZE = 200
12
13 def encode_one_hot(line):
14     x = np.zeros((len(line), INPUT_VOCAB_SIZE))
15     for i, c in enumerate(line):
16         if c in characters:
17 index = char_indices[c] ...