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回答のプログラムの追加
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シグモイド関数内のthetaとsumを入れ替えると結果が合うのですが、シグモイド関数自体が1/1+exp(-αz)であるため、符号はこのままで良いと思うのですが。
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+
符号を変えると回答に近い結果が出ます。
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わかる方がいらっしゃればよろしくお願いいたします。
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#include <stdio.h>
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#include <math.h>
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#include <stdlib.h>
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/* メインプログラム */
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main()
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{
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int count_1, cycle, Num_of_cycle, Output, ideal, unit_index;
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double Input[3], weight[3], theta, gain, net_input;
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+
int probablistic_unit( double* weight, double theta, double* Input, double gain );
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+
double sigmoid( double ney_input, double gain );
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+
/* ゲインを１に設定する。 */
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gain = 1.0;
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+
/* 繰り返し回数を設定する。 */
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Num_of_cycle = 1000;
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+
/* 重みと閾値を設定する。 */
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+
weight[0] = 3; weight[1] = 2; weight[2] = -1; theta = 1.0;
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+
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+
/* 乱数の種を設定する。 */
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+
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+
srand( 0 );
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+
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+
/* 素子に (1, 0, 1) を入力する時 */
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174
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+
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175
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+
Input[0] = 1; Input[1] = 0; Input[2] = 1;
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177
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+
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178
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+
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+
/* 理論値 */
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+
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181
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+
net_input = 0;
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+
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+
for ( unit_index = 0; unit_index < 3; unit_index++ )
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+
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+
{
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186
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+
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187
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+
net_input = net_input + weight[unit_index] * Input[unit_index];
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+
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189
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+
}
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+
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191
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+
net_input = net_input - theta;
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+
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+
ideal = (int) (Num_of_cycle * sigmoid( net_input, gain ));
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+
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+
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196
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+
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+
/* 実験値 */
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198
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+
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+
count_1 = 0;
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200
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+
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201
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+
for ( cycle = 0; cycle < Num_of_cycle; cycle++ )
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+
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203
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+
{
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204
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+
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205
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+
Output = probablistic_unit(weight, theta, Input, gain);
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206
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+
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207
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+
if ( Output == 1)
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+
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+
count_1 = count_1 + 1;
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210
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+
|
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211
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+
}
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212
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+
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213
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+
printf("----- 素子に (1, 0, 1) を入力する時 ----- ¥n");
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214
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+
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215
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+
printf("素子が 1 を出力する頻度(実測値)： %d / %d ¥n", count_1, Num_of_cycle);
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216
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+
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217
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+
printf("素子が 1 を出力する頻度(理論値)： %d / %d ¥n", ideal, Num_of_cycle);
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+
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+
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220
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+
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221
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+
/* 素子に (1, -1, 0) を入力する時 */
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222
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+
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223
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+
Input[0] = 1; Input[1] = -1; Input[2] = 0;
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+
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+
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+
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227
|
+
/* 理論値 */
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228
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+
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229
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+
net_input = 0;
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230
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+
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231
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+
for ( unit_index = 0; unit_index < 3; unit_index++ )
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+
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233
|
+
{
|
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234
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+
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235
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+
net_input = net_input + weight[unit_index] * Input[unit_index];
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236
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+
|
|
237
|
+
}
|
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238
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+
|
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239
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+
net_input = net_input - theta;
|
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240
|
+
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241
|
+
ideal = (int) (Num_of_cycle * sigmoid( net_input, gain ));
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242
|
+
|
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243
|
+
|
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244
|
+
|
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245
|
+
/* 実験値 */
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246
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+
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247
|
+
count_1 = 0;
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248
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+
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249
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+
for ( cycle = 0; cycle < Num_of_cycle; cycle++ )
|
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250
|
+
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251
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+
{
|
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252
|
+
|
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253
|
+
Output = probablistic_unit(weight, theta, Input, gain);
|
|
254
|
+
|
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255
|
+
if ( Output == 1)
|
|
256
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+
|
|
257
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+
count_1 = count_1 + 1;
|
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258
|
+
|
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259
|
+
}
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260
|
+
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261
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+
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262
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+
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263
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+
printf("¥n");
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264
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+
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265
|
+
printf("----- 素子に (1, -1, 0) を入力する時 ----- ¥n");
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266
|
+
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267
|
+
printf("素子が 1 を出力する頻度(実測値)： %d / %d ¥n", count_1, Num_of_cycle);
|
|
268
|
+
|
|
269
|
+
printf("素子が 1 を出力する頻度(理論値)： %d / %d ¥n", ideal, Num_of_cycle);
|
|
270
|
+
|
|
271
|
+
}
|
|
272
|
+
|
|
273
|
+
|
|
274
|
+
|
|
275
|
+
/* 素子動作を計算する関数 */
|
|
276
|
+
|
|
277
|
+
int probablistic_unit( double* weight, double theta, double* Input, double gain )
|
|
278
|
+
|
|
279
|
+
{
|
|
280
|
+
|
|
281
|
+
int unit_index;
|
|
282
|
+
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283
|
+
double net_input;
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284
|
+
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285
|
+
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286
|
+
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287
|
+
net_input = 0;
|
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288
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+
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289
|
+
for ( unit_index = 0; unit_index < 3; unit_index++ )
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290
|
+
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291
|
+
{
|
|
292
|
+
|
|
293
|
+
net_input = net_input + weight[unit_index] * Input[unit_index];
|
|
294
|
+
|
|
295
|
+
}
|
|
296
|
+
|
|
297
|
+
net_input = net_input - theta;
|
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298
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+
|
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299
|
+
|
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300
|
+
|
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301
|
+
if ( rand() < sigmoid( net_input, gain ) * RAND_MAX )
|
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302
|
+
|
|
303
|
+
return 1;
|
|
304
|
+
|
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305
|
+
else
|
|
306
|
+
|
|
307
|
+
return 0;
|
|
308
|
+
|
|
309
|
+
}
|
|
310
|
+
|
|
311
|
+
|
|
312
|
+
|
|
313
|
+
/* シグモイド関数 */
|
|
314
|
+
|
|
315
|
+
double sigmoid( double z, double gain )
|
|
316
|
+
|
|
317
|
+
{
|
|
318
|
+
|
|
319
|
+
return 1.0 / (1.0 + exp( gain * z ));
|
|
320
|
+
|
|
321
|
+
}
|
|
322
|
+
|
|
323
|
+
|
|
324
|
+
|
|
325
|
+
---------------------------------- プログラムの実行結果 ---------------------------------
|
|
326
|
+
|
|
327
|
+
----- 素子に (1, 0, 1) を入力する時 -----
|
|
328
|
+
|
|
329
|
+
素子が 1 を出力する頻度(実測値)： 237 / 1000
|
|
330
|
+
|
|
331
|
+
素子が 1 を出力する頻度(理論値)： 268 / 1000
|
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332
|
+
|
|
333
|
+
|
|
334
|
+
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335
|
+
```
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336
|
+
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|
337
|
+
上のプログラムが回答となります。
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1
ソースコードの場所の変更
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|
File without changes
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test
CHANGED
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@@ -1,21 +1,3 @@
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1
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-
ニューラル・ネットワークについての質問です。
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2
|
-
|
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3
|
-
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4
|
-
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5
|
-
以下のようなモデルのニューラル・ネットワークについてプログラムをしたのですが、回答と答えが合いません。
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6
|
-
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7
|
-
gain:1.0、繰り返し回数:1000回
|
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8
|
-
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9
|
-
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|
10
|
-
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|
11
|
-
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12
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-
|
|
13
|
-
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14
|
-
|
|
15
|
-
|
|
16
|
-
|
|
17
|
-
|
|
18
|
-
|
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19
1
|
```
|
|
20
2
|
|
|
21
3
|
#include<iostream>
|
|
@@ -102,6 +84,24 @@
|
|
|
102
84
|
|
|
103
85
|
```
|
|
104
86
|
|
|
87
|
+
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|
88
|
+
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|
89
|
+
ニューラル・ネットワークについての質問です。
|
|
90
|
+
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91
|
+
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92
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+
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|
93
|
+
以下のようなモデルのニューラル・ネットワークについてプログラムをしたのですが、回答と答えが合いません。
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94
|
+
|
|
95
|
+
gain:1.0、繰り返し回数:1000回
|
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96
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+
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|
97
|
+
|
|
98
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+
|
|
99
|
+
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|
100
|
+
|
|
101
|
+
|
|
102
|
+
|
|
103
|
+
|
|
104
|
+
|
|
105
105
|
---結果---
|
|
106
106
|
|
|
107
107
|
実験値:730 理論値:731.059
|