数値計算 【入門】複雑な定積分(Julia)【数値計算】
複雑な定積分をJuliaで求めた。同様に円周率が答えとして算出。小数点第6位まで一緒。Nを増やせばもっと精度は上がる。
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数値計算 MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第5章 その18【複雑な定積分⑧】
複雑な定積分をJuliaで求めた。同様に円周率が答えとして算出。小数点第6位まで一緒。Nを増やせばもっと精度は上がる。
数値計算 【入門】最適化アルゴリズム(Julia)【数値計算】
ニューラルネットワークの最適化アルゴリズムAdamをJuliaにて確認。学習率を0.001にしている都合、収束までは時間がかかる。勾配降下法、モーメンタムでは見れなかった分類パターンが拾えた。
数値計算 MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第4章【バックナンバー】
はじめにMATLAB,Python,Scilab,Julia比較するシリーズの第4章。第3章では画像処理、座標変換の話がメインだった。第4章は分類問題関連の話がメインとなる。基本的には以下の流れとなる。形式ニューロン決定境界線の安定化単純パ...
数値計算 MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第4章 その112【最適化アルゴリズム⑪】
ニューラルネットワークの最適化アルゴリズムAdamをJuliaにて確認。学習率を0.001にしている都合、収束までは時間がかかる。勾配降下法、モーメンタムでは見れなかった分類パターンが拾えた。
数値計算 【入門】モーメンタム(勾配降下法との差分)【数値計算】
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。
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。
数値計算 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。
数値計算 【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。
数値計算 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。