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ニューラルネットワークをkerasで10行ほどで実装する簡単なサンプル

Python

kerasを使えば、簡単なニューラルネットワークであれば10行ほどで実装できてしまいます。

ニューラルネットワークの実装は難しそうだな〜と思っている方に参考になると思います！

今回は、cos関数の描画という簡単なサンプルを使って、ニューラルネットワーク、kerasの使い方を説明します。

 

目次

kerasでニューラルネットワークを実装する

まず、kerasを使う部分だけ抜き出すと以下のようなコードを書くのみです。

以下の例では、ニューラルネットワークの 入力層、中間層、出力層の３層のニューラルネットワークを構築しています。

n_in = 1  # 入力層のニューロン数
n_mid = 20  # 中間層のニューロン数
n_out = 1  # 出力層のニューロン数


# 入力層、中間層、出力層の３層のニューラルネットワークを構築する
model = Sequential()

#中間層を追加する。最初に層を追加するときはinput_shapeを設定すること。
#input_shapeのところには形状を入れるため1
# 活性化関数にシグモイド関数
model.add(Dense(n_mid, input_shape=(n_in,), activation="sigmoid"))  

#出力層を追加する
model.add(Dense(n_out, activation="linear"))  

# 損失関数に二乗誤差、最適化アルゴリズムにSGDを使用する
model.compile(loss="mean_squared_error", optimizer="sgd")  

#学習開始
model.fit( "訓練Dataの行列" , "目的変数の配列", batch_size=batch_size, epochs=3000, validation_split=0.2, verbose=0)

kerasを使えば、ニューラルネットの構築が簡単にできることがわかるかと思います！

次にcos関数を描画する実例を記載します。

cos関数を描画する実例

以下、ニューラルネットワークを使ってcos関数を描画する実例です。

 

以上、ニューラルネットワークをkerasで10行ほどで実装する簡単なサンプルでした。

機械学習は、習得するのは難しいかもしれませんが、まずは、数行で書けるような簡単なことからやっていきましょう。

というお話でした。

 

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