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数値計算

MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第4章 その76【誤差逆伝播法③】

出力層の合成関数を確認。出力層の連鎖律と各偏導関数を導出。多層であるが故に、順伝播時の中間変数を記憶しておく必要がある。
数値計算

MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第4章 その75【誤差逆伝播法②】

誤差逆伝播法の全体像を確認。更新したい重みとバイアスの層によって連鎖律のルートが少し変わる。出力層と隠れ層の合成関数を確認。
数値計算

MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第4章 その74【誤差逆伝播法①】

多層パーセプトロンの重みを決定するための誤差逆伝播法が必要。多層に渡っているため、少しメンドウクサイ。各層の連鎖律を求め、その後結合させたり、プログラミング向けに最適化したりしていく予定。
生成AI

JDLA Generative AI Test 対策道場(ひたすら過去問ふぅ問題集で鍛錬する所 一問一答 仮)

JDLA Generative AI Testの問題集を設置。現状は186問ほど放り込んでいる。問題は随時追加予定。(問題を解いてこのページに飛んできた場合、解答はこのページの下部に表示されてます。)動画とかまとめページ学習書籍AI白書ディ...
数値計算

【入門】非線形分類【数値計算】

単純パーセプトロンでは分類できないものがある。決定境界直線を求めるというより決定領域を特定するというイメージになる。非線形分類するにはパーセプトロンを複数使う。単純パーセプトロン、多層パーセプトロンの構造と数式を説明。
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第4章 その73【非線形分類②】

非線形分類するにはパーセプトロンを複数使う。つまり多層パーセプトロンにする。単純パーセプトロン、多層パーセプトロンの構造と数式を説明。
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第4章 その72【非線形分類①】

単純パーセプトロンでは分類できないものがある。XORなどの非線形分類を求められるものなどが代表的。決定境界直線を求めるというより決定領域を特定するというイメージになる。
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【入門】単純パーセプトロンで分類(Julia)【数値計算】

単純パーセプトロンの分類をJuliaで実施。想定通り分類可能。おおよそ200エポックあれば分類可能。
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【入門】単純パーセプトロンで分類(Scilab)【数値計算】

単純パーセプトロンの分類をScilabで実施。想定通り分類可能。おおよそ200エポックあれば分類可能。
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【入門】単純パーセプトロンで分類(Python)【数値計算】

単純パーセプトロンの分類をPythonで実施。想定通り分類可能。おおよそ200エポックあれば分類可能。