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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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【入門】勾配降下法(Julia)【数値計算】

勾配降下法の実験をScilabで実施。 予想通り局所最適解に陥った。 局所最適解の回避方法としては学習率を状況に応じて変更する様々は最適化アルゴリズムがある。 モーメンタム、AdaGrad、Adamなどなど。
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第4章 その49【勾配降下法⑦】

勾配降下法の実験をJuliaで実施。 予想通り局所最適解に陥った。 局所最適解の回避方法としては学習率を状況に応じて変更する様々は最適化アルゴリズムがある。 モーメンタム、AdaGrad、Adamなどなど。
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【入門】シグモイド関数の導関数(Julia)【数値計算】

シグモイド関数、シグモイド関数の導関数、シグモイド関数のオイラー法での微分をJuliaで算出。 グラフで比較し、導出した導関数は正しいと言える結果となった。
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第4章 その36【連鎖律の前準備⑩】

シグモイド関数、シグモイド関数の導関数、シグモイド関数のオイラー法での微分をJuliaで算出。 グラフで比較し、導出した導関数は正しいと言える結果となった。
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【入門】シグモイドによる決定境界安定化(Julia)【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Julia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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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。
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【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。
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MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第4章 その20【決定境界直線の安定化⑦】

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。
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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。