深層学習に限らずにプログラムでは数学を使う場面が多くあります。
今回は、レクチャーは『OR』に関してでした。
0がFalse（偽）、1がTrue（真）ですから
どちらかが１（真）なら１（真）になります。
学習train_Xに対するラベルtrain_yをそういった形で定義します。
（レクチャーはJupyter notebook を使用しています。
確かに便利ですが、なぜか上手くいかないことがあることも事実です。
普通のPythonファイルでは上手くいくのに・・・。
『？？？』）
# OR
train_X = np.array([[0, 1], [1, 0], [0, 0], [1, 1]])
train_y = np.array([[1], [1], [0], [1]])
test_X, test_y = train_X, train_y
train_X = np.array([[0, 1], [1, 0], [0, 0], [1, 1]])
train_y = np.array([[1], [1], [0], [1]])
test_X, test_y = train_X, train_y
# weights（low以上、heigh未満の一様乱数を生成する）
W = np.random.uniform(low=-0.08, high=0.08, size=(2, 1)).astype('float32')
b = np.zeros(1).astype('float32') # 要素１のゼロ配列
W = np.random.uniform(low=-0.08, high=0.08, size=(2, 1)).astype('float32')
b = np.zeros(1).astype('float32') # 要素１のゼロ配列