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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第4章 その30【連鎖律の前準備④】
商の微分方式の話。 逆数の微分公式と積の微分公式の合わせ技で導出。 商の微分方式はシグモイド関数の導関数導出で生きてくる。
2024/02/29 19:58
MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第4章 その29【連鎖律の前準備③】
積の微分公式を導出。 少しトリッキーなことをする。 f(x)の極限と、g(x)の極限に分けられるような細工。
2024/02/28 19:42
MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第4章 その28【連鎖律の前準備②】
連鎖律を把握するための知識を列挙。 恐らく数式ラッシュになる。 まずは逆数の微分公式。 途中、式を分解してそれぞれの導関数を求めてから代入で導出できる。
2024/02/27 19:59
MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第4章 その27【連鎖律の前準備①】
総当たり法では非効率なので最適化アルゴリズムを使用する。 最適化アルゴリズムを使用するには連鎖律が必要。 連鎖律を利用するには損失、活性化関数、各層の入力の導関数を求める必要がある。
2024/02/26 19:44
【入門】シグモイドによる決定境界安定化(Julia)【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Juliaで実現。 結果はカスタムヘヴィサイドの時と一緒。
2024/02/25 19:52
【入門】シグモイドによる決定境界安定化(Scilab)【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Scilabで実現。 結果はカスタムヘヴィサイドの時と一緒。
2024/02/24 20:16
【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。
2024/02/23 21:32
【入門】シグモイドによる決定境界安定化(MATLAB)【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MATLABで実現。 結果はカスタムヘヴィサイドの時と一緒。
2024/02/22 20:13
MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第4章 その26【シグモイドによる決定境界安定化⑥】
2024/02/21 18:22
MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第4章 その25【シグモイドによる決定境界安定化⑤】
2024/02/20 21:39
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】
2024/02/19 20:10
MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第4章 その23【シグモイドによる決定境界安定化③】
2024/02/18 19:19
【入門】シグモイドによる決定境界安定化【数値計算】
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。 シグモイド関数の定義について説明。 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。
2024/02/17 19:27
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。
2024/02/16 19:34
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。
2024/02/15 19:33
【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。
2024/02/14 19:47
【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。
2024/02/13 19:40
【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。
2024/02/12 19:43
【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。
2024/02/11 19:52
MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第4章 その20【決定境界直線の安定化⑦】
2024/02/10 19:48
MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第4章 その19【決定境界直線の安定化⑥】
2024/02/09 20:21
MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第4章 その18【決定境界直線の安定化⑤】
2024/02/08 19:21
MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第4章 その17【決定境界直線の安定化④】
2024/02/07 19:30
【入門】決定境界直線の安定化【数値計算】
形式ニューロンのプログラムでは決定境界直線がギリギリのラインに来ていたで、どうあるべきか。について説明。 決定境界直線をいい感じのところに持っていくにはヘヴィサイド関数を差し替える必要がある。 ヘヴィサイド関数の原点近辺に傾斜を付けたカスタムヘヴィサイド関数(造語)が良さげ。
2024/02/06 19:54
MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第4章 その16【決定境界直線の安定化③】
決定境界直線をいい感じのところに持っていくにはヘヴィサイド関数を差し替える必要がある。 ヘヴィサイド関数の原点近辺に傾斜を付けたカスタムヘヴィサイド関数(造語)が良さげ。
2024/02/05 19:43
MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第4章 その15【決定境界直線の安定化②】
決定境界直線がギリギリなる理由。 ヘヴィサイド関数の性質に原因がある。 ヘヴィサイド関数の性質は入力0を境に出力0,1が切り替わるのみで勾配が無い。 これにより程度の表現ができず、境界直線も適正位置が探せない。
2024/02/04 19:57
MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第4章 その14【決定境界直線の安定化①】
形式ニューロンのプログラムでは決定境界直線がギリギリのラインに来ていた。 上記を解消するため、どうあるべきか。について説明。 この後に、なぜこうなったか、どうすればかいしょうできるかの話が続く予定。
2024/02/03 19:53
【入門】形式ニューロン(Julia)【数値計算】
形式ニューロンをJuliaで実現。 ANDの真理値表と同じ結果が得らえれた。 コードレベルでMATLABと近似。
2024/02/02 19:27
【入門】形式ニューロン(Scilab)【数値計算】
形式ニューロンをScilab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。
2024/02/01 19:33
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