数値計算 MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第4章 その47【勾配降下法⑤】
勾配降下法の実験をPythonで実施。予想通り局所最適解に陥った。局所最適解の回避方法としては学習率を状況に応じて変更する様々は最適化アルゴリズムがある。モーメンタム、AdaGrad、Adamなどなど。
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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。
数値計算 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。
数値計算 【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。
数値計算 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。
数値計算 【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。
数値計算 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。
数値計算 【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。
数値計算 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。
数値計算 【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。