Python 機械学習

単純パーセプトロン③

投稿日:

こちらを読むと

  • 単純パーセプトロンの実装方法が分かります

数式おさらい

前回のブログで、単純パーセプトロンのモデル式および、重みとバイアスの更新式を以下のように定義できました。

$$
y = f({\bf w}^T{\bf x} + b)
$$
$$
\begin{eqnarray}
\Delta{\bf w}&=&(t-y){\bf x} \\
\Delta b&=&(t-y)
\end{eqnarray}
$$
$$
\begin{eqnarray}
{\bf w}^{(k+1)}&=&{\bf w}^{(k)}+\Delta{\bf w} \\
b^{(k+1)}&=&b^{(k)}+\Delta b
\end{eqnarray}
$$

実装

ここからは実装です。
プログラムは、詳解ディープラーニングを参考にさせていただきました。

まとめ

  • 単純パーセプトロンの実装方法が分かりました

ここまで、単純パーセプトロンについて、
理論→数式化→実装
と進めてきました。ほかのアルゴリズムでも、同じ方法で研究してみると理解しやすいと思います。

Reference

詳解ディープラーニング
https://book.mynavi.jp/manatee/books/detail/id=72424



-Python, 機械学習

執筆者:


comment

メールアドレスが公開されることはありません。 * が付いている欄は必須項目です

関連記事

日本語の疑似コードによるプログラミング(プログラミング初心者のために)

Table of Contents こちらを読むとはじめに課題:バブルソート関数の定義疑似コードを書く繰り返しをまとめるソートの交換処理を具体的に疑似コード⇒Pythonコードへの変換まとめRefer …

ロジスティック回帰② アルゴリズム

Table of Contents こちらを読むと尤度関数を用いた最尤推定まとめReference こちらを読むと ロジスティック回帰のアルゴリズムを理解できます 前回の記事で、ロジスティック回帰はシ …

BERT 論文 日本語訳

Table of Contents 要約1 序論2 関連業務2.1 教師なし特徴量ベースのアプローチ 2.2 教師なしファイン・チューニングアプローチ2.3 教師ありデータからの転移学習3 BERTモ …

多クラスロジスティック回帰② ソフトマックス関数の微分

Table of Contents こちらを読むとソフトマックス関数のおさらいソフトマックス関数の微分まとめReference こちらを読むと 多クラスロジスティック回帰のソフトマックス関数の微分の導 …

多クラスロジスティック回帰③ソフトマックス関数の微分その2

Table of Contents こちらを読むと前回のおさらい ソフトマックス関数の微分(続き) まとめReference こちらを読むと 多クラスロジスティック回帰のモデル式の導出過程が分かります …

Twitterフォロー

Twitterタイムライン