Dinesh Bafna

Successful Entrepreneur and Business Leader

json 多次元配列 書き方 17

googletag.pubads().setTargeting('blog_type', 'Tech'); var pbjs=pbjs||{}; googletag.defineSlot('/21812778492/blog_728x90_common_eyecatch01_adsence', [728, 90], 'div-gpt-ad-1566564252373-0').addService(googletag.pubads()); みなさん、こんにちは!jsonファイルを扱うとき、ハッシュと配列の使い分けや、どの程度ネストさせていいのか、ハッシュや配列が入り混じってもいいのかなど気になっている方はいませんか? 元のJSON [ ["test@test.jp", "山田", "太郎"] 今回はBDA定期勉強会の『ゼロから作るディープラーニング』シリーズの第4回を担当しましたので、それをまとめます。, 現在、私たちBDARC学生勉強会では『ゼロから作るディープラーニング』を教科書として輪読会を進めています。, 今回はp53-71です。「3.3多次元配列」の計算から「3.5出力層の設計」までです。, ここではNumPyの使い方と計算を主にまとめます。行列の基本的な計算方法を身に着けましょう。, A.shapeの返り値はタプルです。例えば2行3列の配列であれば(2, 3)と表示されます。, 返り値である(4, )は0番目の次元に4個の要素があることを示しているためです。0番目の次元とはつまり1次元のことです。Pythonではインデックス番号は0から始まるので注意してください。, 同じように(2, 3)では、0番目の次元に2つ、1番目の次元に3つの要素があるという意味になります。つまり2行3列の行列というわけです。, $$\left(\begin{matrix}1 & 2 \\3 & 4 \\5 & 6 \\\end{matrix}\right)$$, データサイエンスの場合、基本的には1つの行が1つの標本を表します。列は説明変数であることが多いです。そのため「200行ある」といったら200個の標本があると考え、10列といったら変数が10個あるのだと思ってください。, では行列の積(ドット積)を計算しましょう。これもNumPyの機能で行うことができます。, $$\left(\begin{matrix} 1 & 2 \\ 3 & 4 \end{matrix}\right)\left(\begin{matrix} 5 & 6 \\ 7 & 8 \end{matrix}\right)=\left(\begin{matrix} 19 & 22 \\ 43 & 50 \end{matrix}\right)$$, どの要素同士を掛け算するか覚えていますか?ちょっと一部分だけ抜き出してみましょう。, $$\left(\begin{matrix} 1 & 2 \end{matrix}\right)\left(\begin{matrix} 5 \\ 7 \end{matrix}\right)= 19$$, この例で示すように、行列の積は左行列の行と右行列の列の要素ごとの積とその和によって計算されます。, 例で示したように、行列の計算は被演算子(行列A, Bのこと)の順番が異なると結果が異なります。, 繰り返しになりますが、左側の行列の行数と右側の行列の列数が一致していないと計算はできません。, $$\left(\begin{matrix} 1 & 2 & 3 \\ 4 & 5 & 6 \end{matrix}\right)\left(\begin{matrix} 1 & 2 \\ 3 & 4 \\ 5 & 6 \end{matrix}\right)=\left(\begin{matrix} 22 & 28 \\ 49 & 64 \end{matrix}\right)$$, $$X=\left( \begin{matrix} x_1 & x_2 \end{matrix} \right)=\left( \begin{matrix} 1 & 2 \end{matrix} \right)$$, Xは上記のように(1, 2)であり、重みはそれぞれの矢印に乗っているイメージです(イラストには描いてありません)。, したがって、ネットワークの計算は以下のようになります。一部分だけを取り出してみます。, $$\begin{align}y_1 &= (x_1 \times w_1) + (x_2 \times w_4)\\&= (1 \times 1) + (2 \times 2)\\&= 5\end{align}$$, $$\begin{align}Y &= XW \\&= \left( \begin{matrix} x_1 & x_2 \end{matrix} \right)\left( \begin{matrix} w_1 & w_2 & w_3 \\ w_4 & w_5 & w_6 \end{matrix} \right) \\&= \left( \begin{matrix} 1 & 2 \end{matrix} \right)\left( \begin{matrix} 1 & 3 & 5 \\ 2 & 4 & 6 \end{matrix} \right) \\&=\left( \begin{matrix} 5 & 11 & 17 \end{matrix} \right)\end{align}$$, いかがでしょうか。行列の計算にすれば、ネットワークの計算をうまく表すことができますよね。, まずは記号の意味を確認しましょう。これは一般的な記号ではなく、教科書内での記述法なので今だけ覚えてください。, まず(1)は第1層に付加される重みであることを意味します。つぎに12は、2番目の要素から1番目の要素へ向かう、という意味です。21ではない点に注意してください。先に来る数字(十の位)が行き先です。, bはバイアス(bias)のbです。(1)は第1層に加えられる重みということです。バイアスは第1層にすべて足されるので、次層の1番目の要素へ向かうことを示す1だけ(十の位)が残ります。, $$a_1 = x_1w^{(1)}_{11} + x_2w^{(1)}_{12} + b^{(1)}_1$$, $$a_2 = x_1w^{(1)}_{21} + x_2w^{(1)}_{22} + b^{(1)}_2$$, $$a_3 = x_1w^{(1)}_{31} + x_2w^{(1)}_{32} + b^{(1)}_3$$, $$\begin{align}A&=\left( \begin{matrix} a_1 & a_2 & a_3\end{matrix} \right),X=\left( \begin{matrix} x_1 & x_2\end{matrix} \right),\\B&=\left( \begin{matrix} b^{(1)}_1 & b^{(1)}_2 & b^{(1)}_3\end{matrix} \right),W=\left( \begin{matrix} w^{(1)}_{11} & w^{(1)}_{21} & w^{(1)}_{31} \\w^{(1)}_{12} & w^{(1)}_{22} & w^{(1)}_{32}\end{matrix} \right)\end{align}$$, さきほどの例ではa_1が活性化関数へ入力されます。活性化関数はh(a)で表されます。, 今回は活性化関数にシグモイド関数を用います。シグモイド関数は以下のように実装されています。, その前に第0層から第1層の入力をまとめておきます。さきほどとはちょっと書き方を変えていますが、意味はわかるはずです。, これで第0層から第1層の実装がまとめられました。同じように第1層から第2層のネットワークを実装してみましょう。, 第1層のニューロンは3つで、第2層のニューロンは2つあります。したがって重みはニューロンの組合せの数だけ必要なので6個ですね。, またこのイラストでは、あえて活性化関数を省略しています。各ニューロンの内部では、a_1が活性化関数(シグモイド関数)に入力されz_1が出力されます。, ごちゃごちゃしないように矢印の数を減らしていますが、実際には各ニューロンはつながっています。, 今は黄色の円まで実装が終わっています。これから黄色(第2層)から紫色(第3層)への処理を実装していきます。, 恒等関数なのでわざわざ書かなくてもOKです。教科書では、これまでの流れに沿ってidentity_function(x)を実装しています。, 流れとしてはこれまでと同じですね。次の項目でこれまでの実装をすべてまとめていきます。, $$ \begin{align}y_k &= \frac{\exp(a_k)}{\sum_{i=1}^{n}\exp(a_i)} \\&= \frac{e^{a_k}}{\sum_{i=1}^{n}e^{a_i}}\end{align}$$, ソフトマックス関数の出力は、前層のすべてのニューロンからの入力に影響を受けます。シグマ記号が分母にあるのでそれがわかります。, $$ y_k = \frac{\exp(a_k)}{\sum_{i=1}^{n}\exp(a_i)} $$, ここでk=10のとき、分子は20,000を超えます。k=100では0が40個以上並ぶ大きな数になってしまいます。, あまりに大きな数の場合、プログラムの結果はinfという無限大を表す返り値になってしまいます。, そのため、infにならないように巨大な定数を引くという手法をとります。以下のように式変形します。, $$ \begin{align}y_k &= \frac{\exp(a_k)}{\sum_{i=1}^{n}\exp(a_i)} \\&= \frac{C\exp(a_k)}{C\sum_{i=1}^{n}\exp(a_i)} \\&= \frac{\exp(a_k + \log C)}{\sum_{i=1}^{n}\exp(a_i + \log C)} \\&= \frac{\exp(a_k + C’)}{\sum_{i=1}^{n}\exp(a_i + C’)} \\\end{align}$$, まず、分子と分母に定数Cをかけています。その後は対数に変換して指数関数の中に入れます。, この式変形からいえることは、ソフトマックス関数の指数関数の中身に対して、どんな定数を足しても結果は変わらない、ということです。つまりC'が何でもOKということです。, そのため、exp(a)はinfになる可能性がありましたが、exp(a + C')であればC'の値を調整することによってオーバーフローを防ぐことができます。, nanはNot a Numberのことで、非数とも書かれます。つまり計算できなかったことを意味します。exp(a)がオーバーフローしたわけですね。, さてさきほどの例で示したように、ソフトマックスの出力は確率としてみなすことができると説明しました。, そのため、具体的な確率値が必要でないなら、わざわざソフトマックス関数を通さなくても、確率の大小関係は分かるのです。, まず回帰問題には恒等関数、分類問題にはソフトマックス関数を出力層の活性化関数に使います。, $$y_k = \frac{\exp(a_k)}{\sum_{i=1}^{n}\exp(a_i)}$$, これを上のイラストにあてはめた場合、出力層の0番目のニューロンの出力は以下のようになります。, $$y_0 = \frac{\exp(a_0)}{\sum_{i=1}^{9}\exp(a_i)}$$, $$y_1 = \frac{\exp(a_1)}{\sum_{i=1}^{9}\exp(a_i)}$$, このように1つずつ書けば、出力層のニューロン数と分類クラス数が一致することが理解できますね。, 重みやバイアスとは何か、具体的にどのように計算しているのか、ということはニューラルネットワークを実装する上でこの先ずっと関わってきます。, なぜ分類問題にはソフトマックス関数を使うのか、なぜ確率とみなすことができるのかも説明できるレベルになるのが望ましいです。, 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。. 昔AWSとかChefとかを上辺だけでやってた時にJSONがさっぱり分からなくて泣きそうになったことがあったけど、そこから離れてたらある日突然独自解釈で開眼したのでメモを残す。, まずJSONというのは連想配列であり、連想配列とはつまりkey/valueの組み合わせである。, そして最も基本的な連想配列(key/value)とは空の連想配列であるが、割とどうでもいい。, key/valueとは、何らかのキーワード(key)に対し、何らかの値(value)があるということ。, ここでは分かりやすいようにコードにしてみたが、実際のところ「JSON」というのは右側の連想配列部分のみを指す。, JSONとは、このkey/valueをいくつも持つ「何か」を表現するための記法である。, 「何か」というのはつまり「オブジェクト」であり、これは名前がイチローであるというだけのオブジェクトである。, これだと世界中のイチローさんが該当してしまうので、もっと情報を絞り込んでいきたい。, key/valueの組み合わせが複数ある場合は、{}で囲ってカンマ区切りに記述することができる。(そしてこれこそが連想配列の記法である), ここで「名前」と「出身地」という2つのkeyには互いに優劣関係は無いので、インデントを加えて並列であることが分かりやすくなるようにしておこう。, ただし、名前と配列にはkey⇒valueという優劣関係があるので、配列の方を一段落としておこう。, keyとvalueは等価だろ!という方もいらっしゃるかと思いますが、それでは話が進まないので胸の内にとどめておいて下さい。, 構造を意識せずに書き始めるとフォーマットのエラーになることが多いが、大抵は余計なカンマが入っていたり、カンマで区切るべき所にカンマが入っていないことが原因だ。(特に要素の末尾にカンマが入っていることが多い), カンマを入れるのは連想配列か配列の要素を区切る場所なので、それを意識してみると良い。, ただしブラウザやライブラリによっては末尾のカンマを許容する場合もあるようなので、あっちでは使えるけどこっちでは使えないといったことが起きるので注意が必要。, また、読む時はどのようなインデントが入っているか次第で大きく読みやすさが変わってしまう。, どうしても分かりにくい時は思い切ってテキストエディタなどにコピペし、自分が読みやすいインデントに変更しても良いだろう。, とりあえずこれだけ知っていれば書くのと読むのは困らないと思うので、もっと詳しい仕様などが知りたい場合は別途ググって頂きたく。. また、配列の要素からある値を探し出して使いたいという場合でも、キーを指定しやすくなります。, JavaScriptでも配列を使うことができ、連想配列のオブジェクトもあります。変数のリストをキーと値の配列よりも便利に使えるようになっています。, では、はじめに、JavaScriptの連想配列を作ってみましょう。配列のオブジェクトを宣言します。, 「Object」と記述して、空のオブジェクトを作ります。またこの例文では、「player」という変数名のオブジェクトも作っています。まだ配列の要素はない状態です。 多次元配列の中身を取得. どんな言語でも、繰り返し処理をする時はループを使うとプログラムが大変シンプルになります。jQueryのループ方法の一つ、eachの使い方をまとめました。jQueryのeachは2種類存在します。jQueryに用意されているeachと、jQueryオブジェクトとして用意されているeachです。 外部ファイルとして独立し、拡張子は.jsonになります。これによってPHPなどのサーバサイドからもアクセスや操作が容易になります。 データにするとHTMLテキストよりも拡張性や再利用性が高まるわけです。, 次回は外部JSONファイルとして切り出して、アクセスしてみたく思います!昔からJSONはjQueryならシンプルな書式でアクセスできたようだけど、触る機会はなかった。 googletag.defineSlot('/21812778492/blog_300x250_common_sidetop01_adsense', [[300, 250], [336, 280]], 'div-gpt-ad-1565330658303-0').addService(googletag.pubads()); googletag.defineSlot('/21812778492/blog_468x60_common_eyecatch02_adsence', [728, 90], 'div-gpt-ad-1567575393317-0').addService(googletag.pubads()); pbjs.que=pbjs.que||[]; googletag.enableServices(); 連想配列の基本をマスターして、プログラミングを確実に覚えていきましょう。, TECH PLAYでは、ITエンジニア向けの勉強会・イベント情報を提供しています。 【JSの基本-前編】書ける前に読む!HTML、CSS、JSの書式-4 - クモのようにコツコツと, ※参考:ループ(反復)とは 多次元配列を操作する場合、長さ 1 の不要な次元をもつものが発生する可能性があります。関数 squeeze は、長さ 1 の次元を排除する別のタイプの操作を実行します。 たとえば、関数 repmat を使用して、要素がそれぞれ 5 で、3 番目の次元が長さ 1 である 2 x 3 x 1 x 4 の配列を作成します。 値は、「player」の「propaty[i]」としてアクセスできます。, Javascriptを使った動的なページをつくっていくために、連想配列はとても重要な要素です。 © 2020 BDARC学生勉強会 All rights reserved. その経験を通してプログラミング学習に成功する人は、「目的目標が明確でそれに合わせた学習プランがあること」「常に相談できる人がそばにいること」「自己解決能力が身につくこと」この3つが根付いている傾向を発見しました。 googletag.defineSlot('/21812778492/blog_300x250_common_ctc02_adsence', [300, 250], 'div-gpt-ad-1566564559478-0').addService(googletag.pubads()); googletag.defineSlot('/21812778492/blog_300x250_common_fixed01_adsense', [[300, 250], [336, 280]], 'div-gpt-ad-1565194485392-0').addService(googletag.pubads()); Javaでで書く配列の使い方、多次元配列について初心者向けに解説しています。プログラミングをする上で配列は業務でもよく利用する知識になるので、今のうちに覚えておくと良いでしょう。基礎から説明しているので、誰でも理解できるでしょう。 各プロパティに@castデコレーターをつける 3. JavaScriptでプログラミングをしていると変数を定義する場面が多く出てきます。何も難しいことはありませんが、ローカ... プログラムを実行する際にエラー(例外)が起こることがあります。通常はエラーが起こった際、そこでプログラムは止ま... JavaScriptにはprototypeという仕組みがあります。 連想配列の各要素のキーと値をダイアログで表示する方法を見てみましょう。, for文のループの中で、連想配列のキーに指定した文字列は、この例文の場合は、「k」で取り出すことができます。また、連想配列の該当の要素の値は、この例文の場合「player[k]」と記述してアクセスできるようになっています。配列の順番は、必ずしも意図したとおりになっているわけではないので、注意が必要です。, また、配列に余計なものが含まれてしまうこともありえます。オブジェクトを拡張したりして、プロパティを増やしたなら、それが、連想配列にも追加されて、ループのなかに入ってしまうのです。 It's socially inappropriate (offensive to public order and morals) It's advertising. © Copyright 2018ENGINEER.CLUB(エンジニアクラブ)All rights reserved. そして調べたところ、最近は他にもいろんな書き方が増えてきたようです。どれが一番ベターなのか検証したい。それでは!, *2:関係ないけど学生時代コピーバンドやってました。楽しかったなぁ。松本隆のドラム大好きです。, フロントエンドエンジニア。神奈川に住まう四十路のオジキ。 DTP→Webデザイナーから転向し今に至る。引き続きコツコツの日々。

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