コード例 #1
0
ファイル: test_output_function.py プロジェクト: kokukuma/EoNN
def test_step_funciton():
    input_vec = np.array([-1, 0, 1])
    output_vec = OutputFunciton.step_function(input_vec)
    assert [0, 1, 1] == output_vec.tolist()

    input_vec = np.array([-1, 0, 1])
    output_vec = OutputFunciton.step_function(input_vec, bottom=-1)
    assert [-1, 1, 1] == output_vec.tolist()
コード例 #2
0
ファイル: test_output_function.py プロジェクト: kokukuma/EoNN
def test_probability_sigmoid_function():
    input_vec = np.array([-100000])
    output_vec = OutputFunciton.probability_sigmoid_function(input_vec)
    assert [0] == output_vec.tolist()

    input_vec = np.array([1])
    output_vec = OutputFunciton.probability_sigmoid_function(input_vec)
    assert [1] == output_vec.tolist()
コード例 #3
0
ファイル: test_output_function.py プロジェクト: kokukuma/EoNN
def test_function_apply():
    input_vec = np.array([0])

    # step
    output_vec = OutputFunciton.function_apply(input_vec, 0)
    assert [1] == output_vec.tolist()

    # sigmoid
    output_vec = OutputFunciton.function_apply(input_vec, 1)
    assert [0.5] == output_vec.tolist()
コード例 #4
0
ファイル: bolzmann_machine.py プロジェクト: kokukuma/EoNN
 def get_updated_state(self, weight_mat, init_state, temperature=0.25):
     updated_state = np.dot(weight_mat, init_state.T)
     result = []
     for d in  updated_state:
         # hopfieldからの違い => 確率素子に変更
         #result.append(OutputFunciton.step_function(d, bottom=-1)[0])
         result.append(OutputFunciton.probability_sigmoid_function(d, alpha=1/temperature)[0])
     return np.array([result])
コード例 #5
0
ファイル: hopfield_network.py プロジェクト: kokukuma/EoNN
 def get_updated_state(self, weight_mat, init_state):
     # ここのみだとアソシアトロン
     updated_state = np.dot(weight_mat, init_state.T)
     # TODO : 1 or -1 を返すようにする.
     result = []
     for d in  updated_state:
         result.append(OutputFunciton.step_function(d, bottom=-1)[0])
     return np.array([result])
コード例 #6
0
ファイル: test_output_function.py プロジェクト: kokukuma/EoNN
def test_sigmoid_funciton():
    input_vec = np.array([0])
    output_vec = OutputFunciton.sigmoid_function(input_vec)
    assert [0.5] == output_vec.tolist()