deeplearningをやってみる5

『ゼロから作るDeep Learning』の第二章をやってみた。

AND, OR, NAND, XORの概念を聞いたことのある人なら、すぐできると思う。1時間ぐらいで読めた。

以下のコードを実行しながら、動作を確認して終わり。

import numpy as np

def AND(x1,x2):
x = np.array([x1,x2])
w = np.array([0.5,0.5])
b=-0.7
tmp = np.sum(w*x) + b
if tmp <= 0:
return 0
else:
return 1

print("AND")
print(AND(0,0))
print(AND(0,1))
print(AND(1,0))
print(AND(1,1))

def NAND(x1,x2):
x = np.array([x1,x2])
w = np.array([-0.5,-0.5])
b=0.7
tmp = np.sum(w*x) + b
if tmp <= 0:
return 0
else:
return 1

print("NAND")
print(NAND(0,0))
print(NAND(0,1))
print(NAND(1,0))
print(NAND(1,1))

def OR(x1,x2):
x = np.array([x1,x2])
w = np.array([0.5,0.5])
b=-0.2
tmp = np.sum(w*x) + b
if tmp <= 0:
return 0
else:
return 1

print("OR")
print(OR(0,0))
print(OR(0,1))
print(OR(1,0))
print(OR(1,1))

def XOR(x1,x2):
s1=NAND(x1,x2)
s2=OR(x1,x2)
y = AND(s1,s2)
return y

print("XOR")
print(XOR(0,0))
print(XOR(0,1))
print(XOR(1,0))
print(XOR(1,1))