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数値計算

【入門】モーメンタム(Julia)【数値計算】

最適化アルゴリズム モーメンタムを用いて分類の学習をJuliaで実現。問題無く動作。学習の収束が通常の勾配降下法よりも比較的早い。
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【入門】モーメンタム(Scilab)【数値計算】

最適化アルゴリズム モーメンタムを用いて分類の学習をScilabで実現。問題無く動作。学習の収束が通常の勾配降下法よりも比較的早い。
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【入門】モーメンタム(Python)【数値計算】

最適化アルゴリズム モーメンタムを用いて分類の学習をPythonで実現。問題無く動作。学習の収束が通常の勾配降下法よりも比較的早い。
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【入門】モーメンタム(MATLAB)【数値計算】

最適化アルゴリズム モーメンタムを用いて分類の学習をMATLABで実現。問題無く動作。学習の収束が通常の勾配降下法よりも比較的早い。
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第4章 その101【モーメンタム⑪】

最適化アルゴリズムを通常の勾配降下法からモーメンタムに変えた際の差分を確認。モーメンタムの方が学習の収束が早い。勾配降下法で500エポックのところ100エポック。モーメンタムの場合、初期のパラメータ移動が大き目。これにより、大域最適化を見つける可能性が高くなる。
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第4章 その100【モーメンタム⑩】

最適化アルゴリズム モーメンタムを用いて分類の学習をJuliaで実現。問題無く動作。学習の収束が通常の勾配降下法よりも比較的早い。
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第4章 その99【モーメンタム⑨】

最適化アルゴリズム モーメンタムを用いて分類の学習をScilabで実現。問題無く動作。学習の収束が通常の勾配降下法よりも比較的早い。
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第4章 その98【モーメンタム⑧】

最適化アルゴリズム モーメンタムを用いて分類の学習をPythonで実現。問題無く動作。学習の収束が通常の勾配降下法よりも比較的早い。
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第4章 その97【モーメンタム⑦】

最適化アルゴリズム モーメンタムを用いて分類の学習をMATLABで実現。問題無く動作。学習の収束が通常の勾配降下法よりも比較的早い。
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【入門】モーメンタム④【数値計算】

モーメンタムを確認するプログラムの方針を確認。以前の勾配降下法のプログラムをベースにする。隠れ層のユニット数は4。プログラムのフローを確認。モーメンタム項とパラメータ更新が基本的な差分となる。