np.random.seed(45)の役割がわかりません。
# coding: utf-8 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np def sigmoid(x): return 1/(1+np.exp(-x)) #入力層は4つのノードを持つ #隠れ層は3つのノードを持つ #出力層は2つのノードを持つ #活性化関数にはシグモイド関数を使用します num_input = 4 num_hidden = 3 num_output = 2 np.random.seed(45) #要素数が4のベクトルを生成 X = np.random.randn(4) #scaleは分散 w_in_h = np.random.normal(0,scale=0.1,size=(num_input,num_hidden)) w_h_out = np.random.normal(0,scale=0.1,size=(num_hidden,num_output)) h_in = np.dot(X,w_in_h) h_out = sigmoid(h_in) out_in = np.dot(h_out,w_h_out) out_out = sigmoid(out_in) print(out_out)
というコードで簡単なニューラルネットワークの勉強をしています。
この中に出てくる2つの部分がわかりません。
一つは
np.random.seed(45)
でseedメソッドの役割はnp.random.seed(45)ということだと読みました。
( http://qiita.com/yubais/items/bf9ce0a8fefdcc0b0c97 )
しかし、np.random.seed(45)をprint文で実行してもNoneと出るだけで
何の数が発生しているのかが分かりません。
でも、最終的にprint(out_out) の部分で小数が出てくるので、np.random.seed(45)の引数の45を固定して発生させるを思いきや、そうではないように思います。
このnp.random.seed(45)の役割は固定された数を45こ発生させているということなのでしょうか?
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