数値計算 【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。
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数値計算 
数値計算 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】
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。
数値計算 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】
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。
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 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】
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。
数値計算 【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。
数値計算 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。
数値計算 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。
数値計算 【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。
数値計算 【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。