質問編集履歴
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#わからないこと
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「達人データサイエンティストによる理論と実
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「達人データサイエンティストによる理論と実践 Python 機械学習プログラミング第二版」という本でパーセプトロンについて勉強しています。ここ（2.2.1 オブジェクト指向のパーセプトロンAPI、p24～）で、パーセプトロンを実装するときに重みの初期値を0とせず、正規分布に基づく小さな乱数で初期化しています。
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import numpy as np
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class Perceptron(object):
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#わからないこと
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「達人データサイエンティストによる理論と実装 Python 機械学習プログラミング」という本でパーセプトロンについて勉強しています。ここで、パーセプトロンを実装するときに重みの初期値を0とせず、正規分布に基づく小さな乱数で初期化しています。
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「達人データサイエンティストによる理論と実装 Python 機械学習プログラミング第二版」という本でパーセプトロンについて勉強しています。ここ（2.2.1 オブジェクト指向のパーセプトロンAPI、p24～）で、パーセプトロンを実装するときに重みの初期値を0とせず、正規分布に基づく小さな乱数で初期化しています。
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import numpy as np
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class Perceptron(object):
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"""1ステップ後のクラスラベルを返す"""
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return np.where(self.net_input(X) >= 0.0, 1, -1)
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ここで、重みを0に初期化しない理由として、以下のように書いています。
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ここで、重みを0に初期化しない理由として、以下のように書いています。（p26, 27）
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> 次に、重みを0に初期化していないのは、重みが0以外の値に初期化された場合にのみ、学習率η（eta）が分類の結果に影響を与えるからである。すべての重みが0に初期化された場合、学習率etaの影響を受けるのは、重みベクトルの（向きではなく）大きさだけとなる。三角法に詳しい場合はv1=[1 2 3]について考えてみよう。次のコードに示されているように、v1とベクトルv2=0.5 × v1の角度はちょうど0になる。
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>>> v1 = np.array([1, 2, 3])
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