ゼロからはじめるデータサイエンス 第2版 ―Pythonで学ぶ基本と実践

18.4

 事例：

Fizz Buzz

■

255

れに

gradient_step

を呼び出す必要のある、パラメータベクトルがあるという点です。

from scratch.gradient_descent import gradient_step

import tqdm

learning_rate = 1.0

for epoch in tqdm.trange(20000, desc="neural net for xor"):

for x, y in zip(xs, ys):

gradients = sqerror_gradients(network, x, y)

#

各層のニューロンそれぞれに

gradient_step

を適用する

network = [[gradient_step(neuron, grad, -learning_rate)

for neuron, grad in zip(layer, layer_grad)]

for layer, layer_grad in zip(network, gradients)]

#

学習済み

XOR

ゲートを確認する

assert feed_forward(network, [0, 0])[-1][0] < 0.01

assert feed_forward(network, [0, 1])[-1][0] > 0.99

assert feed_forward(network, [1, 0])[-1][0] > 0.99

assert feed_forward(network, ...