コード例 #1
0
ファイル: test_unn.py プロジェクト: Qwlouse/MontyLearning
 def test_forward_pass_single_samples(self):
     lc = RectifiedLinear(1, 1)
     for x, t in zip(self.X, self.T):
         t = np.atleast_2d(t)
         x = np.atleast_2d(x)
         out_buf = np.zeros_like(t)
         lc.forward_pass(np.array([]), [x], out_buf)
         assert_allclose(out_buf, t)
コード例 #2
0
ファイル: test_unn.py プロジェクト: nagyistoce/MontyLearning
 def test_forward_pass_single_samples(self):
     lc = RectifiedLinear(1, 1)
     for x, t in zip(self.X, self.T):
         t = np.atleast_2d(t)
         x = np.atleast_2d(x)
         out_buf = np.zeros_like(t)
         lc.forward_pass(np.array([]), [x], out_buf)
         assert_allclose(out_buf, t)
コード例 #3
0
ファイル: test_unn.py プロジェクト: Qwlouse/MontyLearning
 def test_forward_pass_multi_sample(self):
     lc = RectifiedLinear(1, 1)
     out_buf = np.zeros(self.T.shape, dtype=self.T.dtype)
     lc.forward_pass(np.array([]), [self.X], out_buf)
     assert_allclose(out_buf, self.T)
コード例 #4
0
ファイル: test_unn.py プロジェクト: Qwlouse/MontyLearning
 def test_dimensions(self):
     lc = RectifiedLinear(5, 5)
     self.assertEqual(lc.input_dim, 5)
     self.assertEqual(lc.output_dim, 5)
     self.assertEqual(lc.get_param_dim(), 0)
コード例 #5
0
ファイル: test_unn.py プロジェクト: nagyistoce/MontyLearning
 def test_backprop_multisample(self):
     lc = RectifiedLinear(1, 1)
     assert_backprop_correct(lc, np.array([]), [self.X],
                             np.ones_like(self.T))
コード例 #6
0
ファイル: test_unn.py プロジェクト: nagyistoce/MontyLearning
 def test_forward_pass_multi_sample(self):
     lc = RectifiedLinear(1, 1)
     out_buf = np.zeros(self.T.shape, dtype=self.T.dtype)
     lc.forward_pass(np.array([]), [self.X], out_buf)
     assert_allclose(out_buf, self.T)
コード例 #7
0
ファイル: test_unn.py プロジェクト: nagyistoce/MontyLearning
 def test_dimensions(self):
     lc = RectifiedLinear(5, 5)
     self.assertEqual(lc.input_dim, 5)
     self.assertEqual(lc.output_dim, 5)
     self.assertEqual(lc.get_param_dim(), 0)