3FVe.py

#techgym7-3-A-2

%matplotlib inline
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# x、y座標(-1から1まで0.1刻み)
ar_min = -1.0
ar_max = 1.0
notch = 0.1

X = np.arange(ar_min, ar_max, notch)
Y = np.arange(ar_min, ar_max, notch)

#グリッド数
grid_num = int((abs(ar_min) + abs(ar_max)) / notch)

#出力を格納するグリッド
Z = np.zeros((grid_num,grid_num))

#シグモイド関数
def sigmoid_function(x):
    return 1 / ( 1 + np.exp(-x))

############################################################

def layer3_neuron(wim1,wim2,wim3,wim4,wmo1,wmo2,bim1,bim2,bmo1):
    # 重み
    w_im =
    
    w_mo =

    #バイアス
    b_im =
    b_mo =

    #中間層(シグモイド関数)
    def middle_layer_s(x, w, b):
        
        return sigmoid_function(u)

    #出力層(恒等関数)
    def output_layer(x, w, b):
        
        return u

    #グリッドの各マスでニューラルネットワークの演算
    for i in range(grid_num):
        for j in range(grid_num):

            #順伝播
            inp =
            mid =
            out = 
        
            #グリッドに出力を格納
            Z[j][i] = out[0]

    #表示
    plt.imshow(Z, "gray", vmin = 0.0, vmax = 1.0)
    plt.colorbar()
    plt.show()

#重みとバイアスを変更
layer3_neuron(-5,-5, 5,-5, 1,-1, 0, 0, 0)
layer3_neuron( 4, 4, 4, 4,-1, 1, 3,-3, 1)
layer3_neuron(-4, 4,-4,-4, 1,-1, 3,-3, 0)
layer3_neuron(-2,-4,-1,-1, 0,-1, 2, 0,0.7)