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

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19

章 ディープラーニング

19.8

 事例：修正版

Fizz Buzz

ページの「18.4　事例：Fizz Buzz」の例を、フレームワークを使って実装してみま

しょう。まず、データを作ります。

from scratch.neural_networks import binary_encode, fizz_buzz_encode, argmax

xs = [binary_encode(n) for n in range(101, 1024)]

ys = [fizz_buzz_encode(n) for n in range(101, 1024)]

次にネットワークを定義します。

NUM_HIDDEN = 25

random.seed(0)

net = Sequential([

Linear(input_dim=10, output_dim=NUM_HIDDEN, init='uniform'),

Tanh(),

Linear(input_dim=NUM_HIDDEN, output_dim=4, init='uniform'),

Sigmoid()

])

学習を行う中で、精度もわかるようにします。

def fizzbuzz_accuracy(low: int, hi: int, net: Layer) -> float:

num_correct = 0

for n in range(low, hi):

x = binary_encode(n)

predicted = argmax(net.forward(x)) ...