Chapter 3
をテンプレートにして作成
[
トップ
] [
新規
|
一覧
|
単語検索
|
最終更新
|
ヘルプ
|
ログイン
]
開始行:
[[Book Reading]]
*問題1 [#rac17224]
図のような4層ニューラルネットワークを実装してください。活性化関数はシグモイドとします。出力層には恒等関数を実装してください。その後、そのネットワークにx1,x2を入力した結果y1, y2を出力してください。
&ref(nn.png);
** 入力 [#td55889c]
w00_w10 w00_w11 w00_w12 w00_w13
w01_w10 w01_w11 w01_w12 w01_w13
w10_w20 ... w10_w22
...
w13_w20 ... w13_w22
w20_w30 ... w20_w32
...
w22_w30 ... w22_w32
w30_w40 w30_w41
...
w32_w40 w32_w41
n
x1_1 x2_1
...
x1_n x2_n
wij_wklはノードnijからノードnklへのエッジの重みを表します。
nは入力の個数を表します。
続くn行にNNに入力する値x1, x2が与えられます。
** 出力 [#d6c270b6]
y1_1 y2_1
...
y1_n y2_n
** Testcase Input 1 [#g8a0953c]
0.43088812029388124 0.007877939313146398 0.5190494681753818 0.6512977541870175
0.09211261450839447 0.17574007044465345 0.023821361068332547 0.6941381518778422
0.5244139621530783 0.077877600919109 0.42746822293370246
0.3879654002331211 0.5867423860782871 0.7672468121587718
0.44526812414272754 0.5191069247741019 0.2536605544829418
0.882246654132072 0.6851455598740601 0.8220502973595731
0.9180162958168978 0.6807687168939368 0.716432963331639
0.04540961177496183 0.8487862342898926 0.7286463752892295
0.3961118093479764 0.5394596284240395 0.044293685063539145
0.03400746351835904 0.3660745771045931
0.6421084592284686 0.24969823739842634
0.6533082330352028 0.7152011199518461
2
0.7540831442328704 0.674247960215325
0.5297389158465649 0.05134577673821883
** Testcase Output 1 [#k975b701]
1.060676436924591 1.0285024355170487
1.051524294945365 1.0195273415414234
** Testcase Input 2 [#f1a42256]
0.03279179055180115 0.7972963167311654 0.902330786089323 0.5951922791201759
0.13928055524120098 0.5806849710669038 0.4240031934842243 0.08565864688625568
0.21228961292434834 0.7228653031955369 0.9258870914919003
0.8094993599688919 0.4725124575541644 0.7602234032502758
0.26795486079145425 0.9750865052739189 0.38797758285974304
0.917711765141283 0.11476071557451606 0.3398374224964237
0.6307510195890657 0.22596362241877466 0.2817490514861777
0.31863832501780265 0.897080602913876 0.7509468424581944
0.20898705021620445 0.7229463118829841 0.4483369014829509
0.5667801946773293 0.32879679328629174
0.8613775880868279 0.9609089465745972
0.12118260985320739 0.47976510599648836
9
0.7812714579185145 0.13081138694340888
0.2450624318644551 0.3438531975348367
0.5448788278605887 0.0672680489728068
0.6025438985678452 0.4864511620262374
0.10551201279226308 0.5945919636316847
0.7213701126637369 0.7251363814478261
0.6390108923231453 0.09646160129918868
0.5049066562880585 0.3992774778686995
0.7245822641171973 0.9515862934319148
** Testcase Output 2 [#s0fb92c7]
1.2025658578214276 1.388257257246979
1.194087012797919 1.378506658776492
1.197147873324817 1.3819875170778544
1.2030415826052883 1.3888732801796517
1.194172076758135 1.3786569608424826
1.2074681072939426 1.39401909395798
1.199429405517372 1.3846291296277722
1.20022133193715 1.3856024496070134
1.2095431594175328 1.3964481481502393
** Hint [#f5ad605b]
list(map(float,input().split()))
終了行:
[[Book Reading]]
*問題1 [#rac17224]
図のような4層ニューラルネットワークを実装してください。活性化関数はシグモイドとします。出力層には恒等関数を実装してください。その後、そのネットワークにx1,x2を入力した結果y1, y2を出力してください。
&ref(nn.png);
** 入力 [#td55889c]
w00_w10 w00_w11 w00_w12 w00_w13
w01_w10 w01_w11 w01_w12 w01_w13
w10_w20 ... w10_w22
...
w13_w20 ... w13_w22
w20_w30 ... w20_w32
...
w22_w30 ... w22_w32
w30_w40 w30_w41
...
w32_w40 w32_w41
n
x1_1 x2_1
...
x1_n x2_n
wij_wklはノードnijからノードnklへのエッジの重みを表します。
nは入力の個数を表します。
続くn行にNNに入力する値x1, x2が与えられます。
** 出力 [#d6c270b6]
y1_1 y2_1
...
y1_n y2_n
** Testcase Input 1 [#g8a0953c]
0.43088812029388124 0.007877939313146398 0.5190494681753818 0.6512977541870175
0.09211261450839447 0.17574007044465345 0.023821361068332547 0.6941381518778422
0.5244139621530783 0.077877600919109 0.42746822293370246
0.3879654002331211 0.5867423860782871 0.7672468121587718
0.44526812414272754 0.5191069247741019 0.2536605544829418
0.882246654132072 0.6851455598740601 0.8220502973595731
0.9180162958168978 0.6807687168939368 0.716432963331639
0.04540961177496183 0.8487862342898926 0.7286463752892295
0.3961118093479764 0.5394596284240395 0.044293685063539145
0.03400746351835904 0.3660745771045931
0.6421084592284686 0.24969823739842634
0.6533082330352028 0.7152011199518461
2
0.7540831442328704 0.674247960215325
0.5297389158465649 0.05134577673821883
** Testcase Output 1 [#k975b701]
1.060676436924591 1.0285024355170487
1.051524294945365 1.0195273415414234
** Testcase Input 2 [#f1a42256]
0.03279179055180115 0.7972963167311654 0.902330786089323 0.5951922791201759
0.13928055524120098 0.5806849710669038 0.4240031934842243 0.08565864688625568
0.21228961292434834 0.7228653031955369 0.9258870914919003
0.8094993599688919 0.4725124575541644 0.7602234032502758
0.26795486079145425 0.9750865052739189 0.38797758285974304
0.917711765141283 0.11476071557451606 0.3398374224964237
0.6307510195890657 0.22596362241877466 0.2817490514861777
0.31863832501780265 0.897080602913876 0.7509468424581944
0.20898705021620445 0.7229463118829841 0.4483369014829509
0.5667801946773293 0.32879679328629174
0.8613775880868279 0.9609089465745972
0.12118260985320739 0.47976510599648836
9
0.7812714579185145 0.13081138694340888
0.2450624318644551 0.3438531975348367
0.5448788278605887 0.0672680489728068
0.6025438985678452 0.4864511620262374
0.10551201279226308 0.5945919636316847
0.7213701126637369 0.7251363814478261
0.6390108923231453 0.09646160129918868
0.5049066562880585 0.3992774778686995
0.7245822641171973 0.9515862934319148
** Testcase Output 2 [#s0fb92c7]
1.2025658578214276 1.388257257246979
1.194087012797919 1.378506658776492
1.197147873324817 1.3819875170778544
1.2030415826052883 1.3888732801796517
1.194172076758135 1.3786569608424826
1.2074681072939426 1.39401909395798
1.199429405517372 1.3846291296277722
1.20022133193715 1.3856024496070134
1.2095431594175328 1.3964481481502393
** Hint [#f5ad605b]
list(map(float,input().split()))
ページ名: