2024-05

数値計算

【入門】非線形分類の問題点【数値計算】

非線形分類をしたが実は問題が発生している。 非線形分類が失敗する原因を特定するため決定境界線と誤差関数の推移をモニタ。 案の定、局所最適解にハマってる。 つまりエポック数を増やしても対策にはならない。 隠れ層のユニット数を増やす、最適化アルゴリズムを使用するのが対策案。
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第4章 その85【非線形分類の問題点②】

非線形分類が失敗する原因を特定するため決定境界線と誤差関数の推移をモニタ。 案の定、局所最適解にハマってる。 つまりエポック数を増やしても対策にはならない。 隠れ層のユニット数を増やす、最適化アルゴリズムを使用するのが対策案。
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第4章 その84【非線形分類の問題点①】

非線形分類をしたが実は問題が発生している。 20%くらいの確率で分類ができない。 原因がわかるように誤差関数の推移や決定境界線の推移のアニメーションを見てみる予定。
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【入門】誤差逆伝播法(Julia)【数値計算】

多層パーセプトロンによる分類をJuliaで実施。 一応ちゃんと分類できた。
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【入門】誤差逆伝播法(Scilab)【数値計算】

多層パーセプトロンによる分類をScilabで実施。 一応ちゃんと分類できた。 等高線による分類表記がうまく行かなかったため、境界線をplotしている。
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【入門】誤差逆伝播法(Python)【数値計算】

多層パーセプトロンによる分類をPythonで実施。 一応ちゃんと分類できた。
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【入門】誤差逆伝播法(MATLAB)【数値計算】

多層パーセプトロンによる分類をMATLABで実施。 一応ちゃんと分類できた。
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第4章 その83【誤差逆伝播法⑩】

多層パーセプトロンによる分類をJuliaで実施。 一応ちゃんと分類できた。
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第4章 その82【誤差逆伝播法⑨】

多層パーセプトロンによる分類をScilabで実施。 一応ちゃんと分類できた。 等高線による分類表記がうまく行かなかったため、境界線をplotしている。
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第4章 その81【誤差逆伝播法⑧】

多層パーセプトロンによる分類をPythonで実施。 一応ちゃんと分類できた。