確かに！ニューラルネットワークのアーキテクチャ表現を豊かにする1つの方法は、ネットワークで使用される活性化関数、バイアス、重みなどの追加情報を含めることです。この情報を含むコード例を示します：

```
import matplotlib.pyplot as plt
```

ノードの座標を定義する

```
input_nodes = [(0, 0.5), (0, 1.5), (0, 2.5)]
hidden_nodes = [(1, 1), (1, 2)]
output_node = [(2, 1.5)]
```

活性化関数、バイアス、重みの定義

```
activation_functions = ['sigmoid', 'tanh', 'sigmoid']
biases = [0.1, -0.3, 0.2]
weights = [[0.5, -0.4], [0.3, 0.2], [-0.1, 0.2]]
```

ノードとラベルをプロットする

```
for node in input_nodes:
plt.scatter(node[0], node[1], s=300, color='blue')
for node in hidden_nodes:
plt.scatter(node[0], node[1], s=300, color='orange')
for node in output_node:
plt.scatter(node[0], node[1], s=300, color='green')
for i, node in enumerate(input_nodes):
plt.text(node[0]-0.15, node[1], f'Input {i+1}')
for i, node in enumerate(hidden_nodes):
plt.text(node[0]-0.15, node[1], f'Hidden {i+1}\n{activation_functions[i]}\nBias: {biases[i]}')
plt.text(output_node[0][0]-0.15, output_node[0][1], f'Output\n{activation_functions[-1]}')
```

ノードを線と重みで結ぶ

```
for i, input_node in enumerate(input_nodes):
for j, hidden_node in enumerate(hidden_nodes):
plt.plot([input_node[0], hidden_node[0]], [input_node[1], hidden_node[1]], color='gray',
linewidth=2, alpha=abs(weights[i][j]))
for j, hidden_node in enumerate(hidden_nodes):
plt.plot([hidden_node[0], output_node[0][0]], [hidden_node[1], output_node[0][1]], color='gray',
linewidth=2, alpha=abs(weights[-1][j]))
```

プロットの限界を設定し、プロットを表示する

```
plt.xlim(-0.5, 2.5)
plt.ylim(-0.5, 3.0)
plt.axis('off')
plt.show()
```

このコード例では、ニューラルネットワークで使用する活性化関数、バイアス、重みを追加しました。活性化関数は各隠れノードの横に表示され、バイアスはラベルとして含まれています。各接続の重みも表示され、太い線はより強い重みを、より透明な線はより弱い重みを表します。

この追加情報は、ニューラルネットワークの構造と入力データの処理方法を視覚化するのに役立ちます。活性化関数、バイアス、および重みは、特定のネットワークアーキテクチ ャと要件に基づいてカスタマイズできることに注意してください。
Sure! One way to enrich the neural network architecture representation is to include additional information such as the activation functions, biases, and weights used in the network. Here's an example code that includes this information:

```
import matplotlib.pyplot as plt
```

Define the coordinates of the nodes

```
input_nodes = [(0, 0.5), (0, 1.5), (0, 2.5)]
hidden_nodes = [(1, 1), (1, 2)]
output_node = [(2, 1.5)]
```

Define the activation functions, biases, and weights

```
activation_functions = ['sigmoid', 'tanh', 'sigmoid']
biases = [0.1, -0.3, 0.2]
weights = [[0.5, -0.4], [0.3, 0.2], [-0.1, 0.2]]
```

Plot the nodes and labels

```
for node in input_nodes:
plt.scatter(node[0], node[1], s=300, color='blue')
for node in hidden_nodes:
plt.scatter(node[0], node[1], s=300, color='orange')
for node in output_node:
plt.scatter(node[0], node[1], s=300, color='green')
for i, node in enumerate(input_nodes):
plt.text(node[0]-0.15, node[1], f'Input {i+1}')
for i, node in enumerate(hidden_nodes):
plt.text(node[0]-0.15, node[1], f'Hidden {i+1}\n{activation_functions[i]}\nBias: {biases[i]}')
plt.text(output_node[0][0]-0.15, output_node[0][1], f'Output\n{activation_functions[-1]}')
```

Connect the nodes with lines and weights

```
for i, input_node in enumerate(input_nodes):
for j, hidden_node in enumerate(hidden_nodes):
plt.plot([input_node[0], hidden_node[0]], [input_node[1], hidden_node[1]], color='gray',
linewidth=2, alpha=abs(weights[i][j]))
for j, hidden_node in enumerate(hidden_nodes):
plt.plot([hidden_node[0], output_node[0][0]], [hidden_node[1], output_node[0][1]], color='gray',
linewidth=2, alpha=abs(weights[-1][j]))
```

Set the plot limits and display the plot

```
plt.xlim(-0.5, 2.5)
plt.ylim(-0.5, 3.0)
plt.axis('off')
plt.show()
```

In this example code, we added the activation functions, biases, and weights used in the neural network. The activation function is displayed next to each hidden node, and the bias is included as a label. The weight of each connection is also shown, with thicker lines representing stronger weights and more transparent lines representing weaker weights.

This additional information can be helpful in visualizing the structure of a neural network and how it processes input data. Note that you can customize the activation functions, biases, and weights based on your specific network architecture and requirements.