『Python数値計算ノート』ではアフィリエイトプログラムを利用して商品を紹介しています。おけるクラスの設計の基本についてはこちらの記事を参照してください)。用の出力層であることを意味します。Output_layer_cクラスが備えておくべき機能をまとめておきます。・重みの初期値を生成してデータを保持しておく。Propagation)・上の層から入力信号を受け取る。・正解値信号を受け取る。・入力信号に重みをつけて入力総和を計算する。・入力総和をソフトマックス関数に通して出力する。・平均交差エントロピー誤差を計算する。線形和を上の層へ出力する(逆伝播信号)。・重みパラメータを修正する。クラスのインスタンスは、上層のニューロン数と自身のもつニューロン数を引数に受け取って生成されます。正規分布を使って重みを初期設定します。activate()メソッドを使用すると(信号を入力して層を活性化させると)、一斉に計算が実行されて、オブジェクトに新しいデータ属性が付与されるとともに、重みの値が書き換えられます。受け取った信号を出力するだけのメソッドで、重みの更新などは行われません。このメソッドが学習過程で使用されることはありませんが、学習済みのネットワークに新しいデータを入れて出力を確認するときなどに使います。作成し、テスト信号を入力して動作を確認してみましょう。個のニューロンで構成されるものとします。0.00434733]]'''平均交差エントロピー誤差の値そのものは、バックプロパゲーションで直接使用するものではありませんが、ネットワークの学習効率などを検証するときに必要なので属性に組み込んであります。PM本記事のコードIn[1]をChatGPTに解読させてみました。このコードは、ニューラルネットワークの出力層を定義し、学習と予測の機能を持つ単純な多クラス分類モデルを表しています。以下はコードの主要な部分の説明です。対してソフトマックス関数を適用するための関数です。ソフトマックス関数は、各要素の指数関数を計算し、それらの合計で各要素を割ることで、確率分布を生成します。使用して、クロスエントロピー誤差を計算する関数です。クロスエントロピー誤差は、モデルの出力と正解ラベルとの差を評価するための一般的な誤差関数です。クラスは、出力層を表すクラスで、多クラス分類タスクを扱います。対して活性化を行い、誤差を計算します。対して活性化を行います。このコードは、ニューラルネットワークの出力層を構築し、クロスエントロピー誤差を使用して学習を行うためのクラスを提供します。この出力層は多クラス分類のタスクに特化しており、ソフトマックス関数を使用して確率分布を生成し、クロスエントロピー誤差を最小化するように学習を行います。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。コメント名前メールサイト次回のコメントで使用するためブラウザーに自分の名前、メールアドレス、サイトを保存する。date*日本語が含まれない投稿は無視されますのでご注意ください。パソコン購入ホーム検索トップサイドバ。