Python vs Ruby'제0부터 시작하는 Deep Learning'3장 단계 함수, 신호 함수, ReLU 함수의 도표
개요
책 <0부터 Deep Learning-Python에서 배운 딥러닝의 이론과 실현> 3장의 코드를 참고하여 Python과 Ruby로 보진함수, 신령함수, ReLU함수 도표를 그리는 프로그램을 작성한다.
계산 처리, 묘사 처리에서 외부 라이브러리를 이용한다.Python은 NumPy와 Matplotlib, Ruby는 Numo::NArray와 Numo:GNuplot을 사용합니다.
환경 구축이 필요한 경우 여기를 참조하십시오.
→ Python vs Ruby'제0부터 Deep Learning'제1장sin 함수와cos 함수의 도표http://qiita.com/niwasawa/items/6d9aba43f3cdba5ca725
단계 함수, 명령 함수 및 ReLU 함수 차트를 그리는 코드
Python
import numpy as np
import matplotlib
matplotlib.use("AGG") # 描画ライブラリにAGG(Anti-Grain Geometry)を使う
import matplotlib.pyplot as plt
# ステップ関数
def step(x):
return np.array(x > 0, dtype=np.int)
# シグモイド関数
def sigmoid(x):
return 1 / (1 + np.exp(-x))
# ReLU (Rectified Linear Unit) 関数
def relu(x):
return np.maximum(0, x)
# データの作成
x = np.arange(-5.0, 5.0, 0.1)
y1 = step(x)
y2 = sigmoid(x)
y3 = relu(x)
# グラフの描画
plt.figure(figsize=(3, 4), dpi=160) # 画像サイズ
plt.plot(x, y1, label="Step")
plt.plot(x, y2, label="Sigmoid")
plt.plot(x, y3, label="ReLU")
plt.title("Step, Sigmoid, ReLU")
plt.xlim(-5.5, 5.5) # x軸の範囲
plt.ylim(-0.2, 5.2) # y軸の範囲
plt.legend()
plt.savefig("python_graph.png")
Ruby
require 'numo/narray'
require 'numo/gnuplot'
# ステップ関数
def step(x)
x > 0 # Numo::Bit を返す
end
# シグモイド関数
def sigmoid(x)
1 / (1 + Numo::NMath.exp(-x)) # Numo::DFloat を返す
end
# ReLU (Rectified Linear Unit) 関数
def relu(x)
y = Numo::DFloat[x] # コピー
y[y < 0] = 0 # 0より小さい値の場合は0を代入する
y
end
# データの作成
x = Numo::DFloat.new(100).seq(-5.0, 0.1)
y1 = step(x)
y2 = sigmoid(x)
y3 = relu(x)
# グラフの描画
g = Numo::gnuplot do
set term: {png: {size: [480, 640]}} # 画像サイズ
set output: 'ruby_graph.png'
set title: 'Step, Sigmoid, ReLU' # タイトル
set key: 'box left top'
set xrange: -5.5...5.5 # x軸の範囲
set yrange: -0.2...5.2 # y軸の範囲
set offset: [0, 0, 0, 0]
plot x, y1, {w: 'lines', lw: 3, title: 'Step'},
x, y2, {w: 'lines', lw: 3, title: 'Sigmoid'},
x, y3, {w: 'lines', lw: 3, title: 'ReLU'}
end
출력된 이미지
Python
Ruby
참고 자료
Reference
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