数値計算

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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第5章【バックナンバー】

MATLAB,Python,Scilab,Julia比較するシリーズの第4章。 第4章では分類問題で最終的にはニューラルネットワークや最適化アルゴリズムの話だった。 第5章はフーリエ解析学から高速フーリエの話がメインとなる。
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第5章 その1【導入編】

業務でフーリエ解析学に絡むところがやってるのでこれを第5章はフーリエ解析学をテーマとする 途中、フーリエと関係ない部分でもプログラム化して確認するなどをして理解しやすい状態で進める予定。
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【入門】最適化アルゴリズム(Adamでの分類結果)【数値計算】

Adamだけで出てくる分類結果を確認。 四角形で分類する理想的な形状。 この分類結果になる場合は、誤差関数の値が一気に跳ね上がる時。 これにより大域最適解を引き当てやすくなる。
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【入門】最適化アルゴリズム(Julia)【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Julia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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【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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【入門】最適化アルゴリズム(Python)【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Python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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【入門】最適化アルゴリズム(MATLAB)【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MATLAB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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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...
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第4章 その114【本章のまとめ】

分類問題を扱って第4章終了。 最も原始的なニューラルネットワークをやったことでディープラーニングの基礎部分は把握できたかもしれない。 次の章はこれから考える。
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第4章 その113【最適化アルゴリズム⑫】

Adamだけで出てくる分類結果を確認。 四角形で分類する理想的な形状。 この分類結果になる場合は、誤差関数の値が一気に跳ね上がる時。 これにより大域最適解を引き当てやすくなる。