【入門】シグモイドによる決定境界安定化(MATLAB)【数値計算】

MATLAB、Python、Scilab、Julia比較ページはこちら
https://www.simulationroom999.com/blog/comparison-of-matlab-python-scilab/

はじめに
【再掲】シグモイド関数
MATLABコード
処理結果
まとめ

はじめに

の、

MATLAB,Python,Scilab,Julia比較第4章その23【シグモイドによる決定境界安定化③】

を書き直したもの。

活性化関数をシグモイド関数にした形式ニューロンをMATLABで実現

【再掲】シグモイド関数

差し替えるシグモイド関数の数式と波形は以下になる。

\(
\displaystyle\varsigma=\frac{1}{1+e^{-ax}}=\frac{tanh(ax/2)+1}{2}
\)

これを活性化関数とした形式ニューロンをMATLABで実現する。

MATLABコード

MATLABコードは以下

sigmoid.m

function y = sigmoid(x)
    y = 1./(1 + exp(-x));
end

% データセットの入力
X = [0, 0; 0, 1; 1, 0; 1, 1];
% データセットの出力
Y = [0; 0; 0; 1];

% パラメータの初期値
W = zeros(2, 1); % 重み
b = 0; % バイアス
num_epochs = 10000; % 学習のエポック数
learning_rate = 0.1; % 学習率
min_loss = realmax;
learning_range = 4;
n=length(Y)

% 重みの総当たり計算
for w1 = -learning_range:learning_rate:learning_range
    for w2 = -learning_range:learning_rate:learning_range
        for b = -learning_range:learning_rate:learning_range
            % フォワードプロパゲーション
            Z = X * [w1; w2] + b; % 重みとバイアスを使用して予測値を計算
            A=sigmoid(Z); % シグモイド活性化関数を適用

            % 損失の計算
            loss = 1/n * sum((A - Y).^2); % 平均二乗誤差

            % 最小損失の更新
            if loss < min_loss
                min_loss = loss;
                best_w1 = w1;
                best_w2 = w2;
                best_b = b;
            end
        end
    end
    % ログの表示
	  fprintf('loss: %f\n', min_loss);
	  fprintf('weight: w1 = %f, w2 = %f\n', best_w1, best_w2);
	  fprintf('bias: b = %f\n', best_b);
end

% 最小損失の重みを更新
W = [best_w1; best_w2];
b = best_b;

% 学習結果の表示
fprintf('learning completed\n');
fprintf('weight: w1 = %f, w2 = %f\n', W(1), W(2));
fprintf('bias: b = %f\n', b);

% 出力結果確認
fprintf('X=');
disp(X);
fprintf('hatY=');
disp(sigmoid(X*[W(1);W(2)]+b));

% 決定境界線のプロット
x1 = linspace(-0.5, 1.5, 100); % x1の値の範囲
x2 = -(W(1) * x1 + b) / W(2); % x2の計算

figure;
hold on;
scatter(X(Y == 0, 1), X(Y == 0, 2), 'filled', 'MarkerFaceColor', 'r');
scatter(X(Y == 1, 1), X(Y == 1, 2), 'filled', 'MarkerFaceColor', 'b');
x1 = [min(X(:, 1))-1 max(X(:, 1))+1];
x2 = -(W(1)*x1 + b) / W(2);
plot(x1, x2, 'k', 'LineWidth', 2);
xlim([-0.5 1.5]);
ylim([-0.5 1.5]);
title(sprintf('Loss: %.4f', loss));
legend('Class 0', 'Class 1', 'Decision Boundary');
grid;
hold off;

処理結果

処理結果は以下。

weight: w1 = 2.700000, w2 = 2.700000
bias: b = -4.000000
X=     0     0
     0     1
     1     0
     1     1

hatY=    0.0180
    0.2142
    0.2142
    0.8022