pythonでの機械学習 関数について

Question

pythonで機械学習を独学で行っています。
コードの意味がイマイチ理解できない部分があったので分かりやすく説明していただけたらうれしいです。

コード
↓
def init_network():
network={}
network["W1"] = np.array([[0.1,0.3,0.5],[0.1,0.4,0.6]])
network["b1"] = np.array([[0.1, 0.2, 0.3]])
network["W2"] = np.array([[0.1, 0.4],[0.2,0.5], [0.3,0.6]])
network["b2"] = np.array([[0.1, 0.2]])
network["W3"] = np.array([[0.1, 0.3], [0.2, 0.4]])
network["33"] = np.array([[0.1, 0.2]])

return network

上記のコードで何が行われているのかがわかりません。
関数を定義しているのは分かるのですが、init_ををつける意味やnetwork＝{}の意味がわかりません。
上記のコードで行われていることを文章で説明していただけませんか？

非常に大雑把な質問で申し訳ないです。
よろしくお願いします。

Answer 1

init_が付いているのは、networkを初期化する関数だと名前でわかるようにしているだけでしょう。
Pythonで関数名をinit_で始めたからと言って、特別なことが起こるわけではありません。

network = {}

は、networkを空の辞書オブジェクトとして初期化しています。辞書オブジェクトであれば

network["key"] = value

としてkeyとvalueの組を追加できますが、未使用の変数に対していきなりこのような記述ができないための方法です。
空ではなく、1つ目の組を初期値として、それ以降を追加していけるように

network = {"W1": np.array([[0.1,0.3,0.5],[0.1,0.4,0.6]])}

とすることもできますが、以降の項目の追加と記述方法が変わってしまうのを嫌ったのでしょう。

Comments

[katsun]

回答ありがとうございます！
ちょうど辞書オブジェクトの中の書き方でわからなかった部分を説明していただけたので助かりました

Answer 2

ニューラルネットワーク入門 (Python)を参考にされていると思います。

まずdef init_network():ではinit_networkという名前の関数を定義しています。
関数名は、分かりやすい名前を自由につけることができます。
この場合はnetworkを初期化するという意味でinit_をつけていると思われます。

network = {} は networkという名前の辞書(dictionary)型の変数を作成しています。
つづくnetwork["W1"] = np.array([[0.1,0.3,0.5],[0.1,0.4,0.6]])で
W1という文字列（キー）などに、numpy配列（行列）を紐づけています。
これにより、のちの処理で、名称から行列を簡単に取得することができます。

上記はpythonの基本的な知識ですので、まずは以下などで簡単でよいので基礎的な学習をすることをお勧めします。
Dive Into Python 3 日本語版

Comments

[katsun]

回答ありがとうございます！
多くのことがすっきりしました。

非常にわかりやすい説明をしていただき理解しやすかったです。
ちなみになのですが、
network["W1"] = np.array([[0.1,0.3,0.5],[0.1,0.4,0.6]])
の[”W1”]はなぜ[]なのでしょうか。

答えづらい質問で申し訳ございません。

[can110]

単純にpythonの言語仕様として「そういう決まりになっている」からです。
このあたりは理屈で覚えるというより、仕様を確認したりコードを書いて慣れるのがよいかと思います。

Answer 3

network = {}

これは辞書オブジェクトを宣言しています。

def init_network():

これは単純に関数の名前です。意味としてはnetworkという辞書を初期化(initialize)するという意味でinti_networkという名前にしているのでしょう。
戻り値は辞書オブジェクトnetworkですので

network = init_network()

このように使います。