形式ニューロン

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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第4章 その22【シグモイドによる決定境界安定化②】

シグモイド関数の定義について説明。特に理屈はなく、そういうものが存在するって程度。カスタムヘヴィサイドとシグモイドの比較。総当たり法では効能の差は出ないが、誤差逆伝播法を使い始めるとシグモイドじゃないと都合が悪い。
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第4章 その21【シグモイドによる決定境界安定化①】

決定境界直線の一般的な安定化方法がある。シグモイド関数を使用する方法。ヘヴィサイド関数のように0,1を表現することを目的とした関数だが、シグモイド関数は全域で勾配がある。
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【入門】決定境界直線の安定化(Julia)【数値計算】

形式ニューロンの活性化関数をカスタムヘヴィサイド(造語)関数にしたものをJuliaで作成。例に漏れずMATLABコードのコピペがベース。
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【入門】決定境界直線の安定化(Scilab)【数値計算】

形式ニューロンの活性化関数をカスタムヘヴィサイド(造語)関数にしたものをScilabで作成。おおよそMATLABと同じコード。毎度おなじみのグラフ表示部分に差が出る。
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【入門】決定境界直線の安定化(Python)【数値計算】

形式ニューロンの活性化関数をカスタムヘヴィサイド(造語)関数にしたものをPython(NumPy)で作成。おおよそMATLABと同じ結果に。毎度おなじみの表示上の誤差は出る。
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【入門】決定境界直線の安定化(MATLAB)【数値計算】

形式ニューロンの活性化関数をカスタムヘヴィサイド(造語)関数にしたものをMATLABで作成。狙い通りの位置に決定境界直線が移動。コードはヘヴィサイド関数をカスタムヘヴィサイド関数に変えただけ。
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第4章 その20【決定境界直線の安定化⑦】

形式ニューロンの活性化関数をカスタムヘヴィサイド(造語)関数にしたものをJuliaで作成。例に漏れずMATLABコードのコピペがベース。
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第4章 その19【決定境界直線の安定化⑥】

形式ニューロンの活性化関数をカスタムヘヴィサイド(造語)関数にしたものをScilabで作成。おおよそMATLABと同じコード。毎度おなじみのグラフ表示部分に差が出る。
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第4章 その18【決定境界直線の安定化⑤】

形式ニューロンの活性化関数をカスタムヘヴィサイド(造語)関数にしたものをPython(NumPy)で作成。おおよそMATLABと同じ結果に。毎度おなじみの表示上の誤差は出る。
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第4章 その17【決定境界直線の安定化④】

形式ニューロンの活性化関数をカスタムヘヴィサイド(造語)関数にしたものをMATLABで作成。狙い通りの位置に決定境界直線が移動。コードはヘヴィサイド関数をカスタムヘヴィサイド関数に変えただけ。