誤差逆伝播法

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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第4章 その91【モーメンタム①】

最適化アルゴリズムを取り扱う。今回のネットワークだとさほど恩恵はないが知っていて損はない。まずはモーメンタムから解説&実験をしてい最初は復習を兼ねて勾配降下法についても確認する。
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【入門】ユニット数増加(Julia)【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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【入門】ユニット数増加(Scilab)【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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【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。