ゼロから作るDeep Learning ❸ ―フレームワーク編

ステップ40ブロードキャストを行う関数

前ステップでは、DeZeroのsum関数を実装しました。そのsum関数の逆伝播では、先取りしてbroadcast_to関数を利用しました。本ステップでは、broadcast_to関数の実装を行います。またDeZeroでも、NumPyと同様にブロードキャストが行えるようDeZeroの関数をいくつか修正します。

	NumPyには、ブロードキャストという機能があります。DeZeroの順伝播では、そのNumPyのブロードキャストが発生することがあります。しかし、現在のDeZeroは、ブロードキャストが発生すると、正しい逆伝播が行えなくなります。本ステップでは、ブロードキャストに正しく対処できるように、DeZeroを修正します。

ここではまずNumPyの関数を使って説明を行います。その後で、DeZeroの関数を実装するという流れで説明していきます。

40.1　broadcast_to関数とsum_to関数

まずは、NumPyのnp.broadcast_to(x, shape)について見ていきましょう。この関数は、x（ndarrayインスタンス）の要素を複製してshapeの形状になるようにします。例としては、次のような使い方ができます。

import numpy as np

x = np.array([1, 2, 3])
y = np.broadcast_to(x, (2, 3))
print(y)

実行結果

[[1 2 3] [1 2 3]] ...