数値計算

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。
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。