形式ニューロン

数値計算

MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第4章 その11【形式ニューロン⑨】

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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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第4章 その10【形式ニューロン⑧】

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。
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【入門】形式ニューロン【数値計算】

形式ニューロンを把握するためのロードマップを提示。 ヘヴィサイド関数、形式ニューロン、誤差関数、決定境界直線、総当たり法について解説。 実際のプログラムのフローを記載。
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第4章 その9【形式ニューロン⑦】

総当たり法について解説・・・と思いきや、名前のまんま。 プログラム化の前提だけ決めた。 実際のプログラムのフローを記載。
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第4章 その8【形式ニューロン⑥】

決定境界直線の必要性について。 推論するだけだったら不要だが、学習済みモデルの性能を評価する際は必要。 決定境界直線の特定方法を説明。 ヘヴィサイド関数の出力が0.5であることを仮定して数式を解けばOK。
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第4章 その7【形式ニューロン⑤】

決定境界直線について説明。 分類する上で仕分けを行う境界線。 ANDゲートの場合の想定される決定境界直線を図解。 境界線を境にtreu,falseに分かれる。 この性質がヘヴィサイド関数と相性が良い。
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第4章 その6【形式ニューロン④】

代表的な誤差関数について説明。 MSE:分散と一緒であり、統計的に意味のある数値。 SSE:シンプルであり、利用しやすい。 RMSE:標準偏差的位置づけであり、人間から見て意味のある数値になりやすい。
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第4章 その5【形式ニューロン③】

分類問題のHelloWorld総統はANDゲート。 ANDゲートを形式ニューロンで実現するための構成を説明。 2入力1出力の構成になる。
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第4章 その4【形式ニューロン②】

形式ニューロンの概念図を説明。 よく見るニューロンの概念図と類似。 形式ニューロンの数式を説明。 重みと入力の内積の結果をヘヴィサイド関数に渡して0or1にしている。
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第4章 その3【形式ニューロン①】

形式ニューロンを把握するためのロードマップを提示。 ヘヴィサイド関数を説明。 とりあえず、もやっとしたものをYes/Noに変換できるとと思っておけばOK。