数値計算

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【入門】ユニット数増加(Python)【数値計算】

多層パーセプトロンの隠れ層のユニット数を2から4に変えたPythonコードで分類を実施。 大きく2パターンの分類パターン。 やや複雑な分類パターンが4ユニットにすることで出てきたもの。
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【入門】ユニット数増加(MATLAB)【数値計算】

多層パーセプトロンの隠れ層のユニット数を2から4に変えたMATLABコードで分類を実施。 大きく2パターンの分類パターン やや複雑な分類パターンが4ユニットにすることで出てきたもの。
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第4章 その90【ユニット数増加⑤】

多層パーセプトロンの隠れ層のユニット数を2から4に変えたJuliaコードで分類を実施。 大きく2パターンの分類パターンがある。 やや複雑な分類パターンが4ユニットにすることで出てきたもの。
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第4章 その89【ユニット数増加④】

多層パーセプトロンの隠れ層のユニット数を2から4に変えたScilabコードで分類を実施。 大きく2パターンの分類パターンがある。 やや複雑な分類パターンが4ユニットにすることで出てきたもの。
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第4章 その88【ユニット数増加③】

多層パーセプトロンの隠れ層のユニット数を2から4に変えたPythonコードで分類を実施。 大きく2パターンの分類パターンがある。 やや複雑な分類パターンが4ユニットにすることで出てきたもの。
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第4章 その87【ユニット数増加②】

多層パーセプトロンの隠れ層のユニット数を2から4に変えたMATLABコードで分類を実施。 大きく2パターンの分類パターンがある やや複雑な分類パターンが4ユニットにすることで出てきたもの。
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【入門】ユニット数増加【数値計算】

多層パーセプトロンの隠れ層のユニット数を増やす。 表現力が上がるはず。 局所最適解にハマらないというより大域最適解に近い局所最適解が増えるというイメージ。 プログラム上の修正点確認。 ベクトル、行列演算ができるため修正範囲は極小。
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第4章 その86【ユニット数増加①】

多層パーセプトロンの隠れ層のユニット数を増やす。 表現力が上がるはず。 局所最適解にハマらないというより大域最適解に近い局所最適解が増えるというイメージ。 プログラム上の修正点確認。 ベクトル、行列演算ができるため修正範囲は極小。
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【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。