Python

数値計算

【入門】シグモイド関数の導関数(Python)【数値計算】

シグモイド関数、シグモイド関数の導関数、シグモイド関数のオイラー法での微分をPythonで算出。グラフで比較し、導出した導関数は正しいと言える結果となった。
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第4章 その34【連鎖律の前準備⑧】

シグモイド関数、シグモイド関数の導関数、シグモイド関数のオイラー法での微分をPythonで算出。グラフで比較し、導出した導関数は正しいと言える結果となった。
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【入門】シグモイドによる決定境界安定化(Python)【数値計算】

活性化関数をシグモイド関数にした形式ニューロンをPython(NumPy)で実現。結果はカスタムヘヴィサイドの時と一緒。
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第4章 その24【シグモイドによる決定境界安定化④】

活性化関数をシグモイド関数にした形式ニューロンをPython(NumPy)で実現。結果はカスタムヘヴィサイドの時と一緒。
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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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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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【入門】形式ニューロン(Python)【数値計算】

形式ニューロンをPython(NumPy)で実現。ANDの真理値表と同じ結果が得らえれた。そして、決定境界線はギリギリな感じはMATLABのときと一緒。
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第4章 その11【形式ニューロン⑨】

形式ニューロンをPython(NumPy)で実現。ANDの真理値表と同じ結果が得らえれた。そして、決定境界線はギリギリな感じはMATLABのときと一緒。
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【入門】射影変換、アフィン変換合成(Scilab)【数値計算】

射影変換とアフィン変換の合成をScilabで実施。メモリ不足問題に直面しやすいが一応動作した。行列定義の仕方はMATLABと一緒なので、コピペした。
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【入門】射影変換、アフィン変換合成(Python)【数値計算】

射影変換とアフィン変換の合成をPython(NumPy)で実施。問題無く動作。射影変換にアフィン変換行列を渡せば、アフィン変換ができることを知っていればOK。