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深層学習は、多数のレイヤのニューラルネットワークによる機械学習手法。人工知能研究の一つでディープラーニングとも呼ばれています。コンピューター自体がデータの潜在的な特徴を汲み取り、効率的で的確な判断を実現することができます。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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XORゲート実装:出力の異常

moya_0411

総合スコア1

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投稿2022/12/30 15:45

編集2022/12/30 15:47

概要

初歩的な質問ですみません。「ゼロから作るDeepLearning」を現在勉強中の初学者です。
§2.5.2 XORゲートの実装 で実装を進めている際、出力がおかしくなってしまいました。
改善方法など、お教えいただけると幸いです。

実現したいこと

  • 論理回路 XORゲートのPythonによる実装

該当のソースコード1 and_gate.py

Python

1# ANDゲートの実装 2import numpy as np 3 4 5def and_(x1, x2): # 二つの引数 x1とx2を受け取る 6 x = np.array([x1, x2]) 7 w = np.array([0.5, 0.5]) # 重み 8 b = -0.7 # バイアス 9 tmp = np.sum(w * x) + b # np.sumで各要素の総和を求める 10 if tmp <= 0: 11 return 0 12 else: 13 return 1 14 15 16print(and_(0, 0)) 17print(and_(0, 1)) 18print(and_(1, 0)) 19print(and_(1, 1)) 20

該当のソースコード2 nand_gate.py

python

1# NANDゲートの実装 2import numpy as np 3 4 5def nand_(x1, x2): 6 x = np.array([x1, x2]) 7 w = np.array([-0.5, -0.5]) 8 b = 0.7 9 tmp = np.sum(w * x) + b 10 if tmp <= 0: 11 return 0 12 else: 13 return 1 14 15 16print(nand_(0, 0)) 17print(nand_(0, 1)) 18print(nand_(1, 0)) 19print(nand_(1, 1))

該当のソースコード3 or_gate.py

Python

1# ORゲートの実装 2import numpy as np 3 4 5def or_(x1, x2): 6 x = np.array([x1, x2]) 7 w = np.array([0.5, 0.5]) 8 b = -0.2 9 tmp = np.sum(w * x) + b 10 if tmp <= 0: 11 return 0 12 else: 13 return 1 14 15 16print(or_(0, 0)) 17print(or_(0, 1)) 18print(or_(1, 0)) 19print(or_(1, 1))

該当のソースコード4 xor_gate.py

Python

1# XORゲートの実装 2from and_gate import and_ # それぞれのゲートを実装した関数を呼び出す 3from nand_gate import nand_ 4from or_gate import or_ 5 6 7def xor_(x1, x2): 8 s1 = nand_(x1, x2) 9 s2 = or_(x1, x2) 10 y = and_(s1, s2) 11 return y 12 13 14print(xor_(0, 0)) 15print(xor_(0, 1)) 16print(xor_(1, 0)) 17print(xor_(1, 1))

各コード出力結果

  • and_gate.py

0
0
0
1

  • nand_gate.py

1
1
1
0

-or_gate.py
0
1
1
1
-xor_gate.py
0
0
0
1
1
1
1
0
0
1
1
1
0
1
1
0

補足情報

Python3.11
Mac OSVenture13.1

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回答1

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ベストアンサー

xor_gate.pyにおける「それぞれのゲートを実装した関数を呼び出す」のfrom - import -の3行において呼び出したPythonファイルに記述されているPrint文が実行されています.

これを回避するために,それぞれのゲート実装時に使うPrint文を次のif __name__ == "__main__":以下に移してください.

Python

1import numpy as np 2 3# gate implementation 4def any_gate(): 5# 略 6 7if __name__ == "__main__": 8 print(any_gate(0, 0)) 9 print(any_gate(0, 1)) 10 print(any_gate(1, 0)) 11 print(any_gate(1, 1))

この条件分岐を以て,importでファイルを呼び出しても実行の対象外となり,意図した表示になると思います.

Google Search - __name__ == '__main__' とは

投稿2022/12/30 17:20

PondVillege

総合スコア1579

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moya_0411

2022/12/30 17:24

夜分にありがとうございます。 Printも実行されていたのですね... 仰ったように改善したところ、正常に出力されました。 回答ありがとうございました。
PondVillege

2022/12/30 17:33

そうですね,importで呼び出したときに動いたら困る動作(関数のテストとか)はこの条件分岐に収めておくようにしましょう.
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