数値計算 【入門】最適化アルゴリズム(Scilab)【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Scilab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。
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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...
数値計算 MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第4章 その111【最適化アルゴリズム⑩】
ニューラルネットワークの最適化アルゴリズムAdamをScilab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(Scilab)【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Scilab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99【モーメンタム⑨】
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Scilab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(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。
数値計算 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。
数値計算 【入門】誤差逆伝播法(Scilab)【数値計算】
多層パーセプトロンによる分類をScilabで実施。
一応ちゃんと分類できた。
等高線による分類表記がうまく行かなかったため、境界線をplotしている。
数値計算 MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第4章 その82【誤差逆伝播法⑨】
多層パーセプトロンによる分類をScilabで実施。
一応ちゃんと分類できた。
等高線による分類表記がうまく行かなかったため、境界線をplotしている。
数値計算 【入門】単純パーセプトロンで分類(Scilab)【数値計算】
単純パーセプトロンの分類をScilabで実施。
想定通り分類可能。
おおよそ200エポックあれば分類可能。