4 論理ゲートをTensorFlow.jsで実装する

機械学習の入門書などを見ていると、「論理ゲート」というものがよく取り上げられています。論理ゲートというのは、元は電子回路に用いられる論理で、オンかオフの2つの入力があった場合、それをオンかオフのどちらで出力するかを決める回路に使用されます。

ANDゲートの場合でいうと、出力をオンとするのは、2つの入力が両方ともオンの場合だけで、入力が両方ともオフの場合や、どちらかがオフの場合には、出力はオフとします。

機械学習の入門書には、この論理ゲートの論理を、モデルに訓練用データと教師用データを与えて訓練することで、正しい結果が得られることが紹介されています。

具体的にいうと、ANDゲートの場合には、[0,0],[1,0],[0,1],[1,1]と[0],[0],[0],[1]というデータを与えると、0,0の組み合わせは0に、1,0の組み合わせも0に、0,1の組み合わせも0に、1,1の組み合わせだけが1になる、という関係性を、機械学習のモデルが理解できるようになる、ということです。

以降では、この論理ゲートをTensorFlow.jsで実装する方法を見ていきます。

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