数値計算

MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第4章 その18【決定境界直線の安定化⑤】

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。
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第4章 その17【決定境界直線の安定化④】

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。
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【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。
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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。
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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。
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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。
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【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。
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【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。
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【入門】形式ニューロン(Python)【数値計算】

形式ニューロンをPython(NumPy)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。
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【入門】形式ニューロン(MATLAB)【数値計算】

形式ニューロンをMATLABで実現。 ANDの真理値表と同じ結果が得らえれた。 しかし、決定境界線はギリギリな感じ。