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

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 …

[機械学習] sklearnのグリッドサーチ(Grid Search)実装

Table of Contents こちらを読むとやりたいこと実装例まとめReference こちらを読むと sklearnのグリッドサーチ実装例が分かりますグリッドサーチしたベストパラメータの見方が …

機械学習初心者のための入門本ランキング

Table of Contents こちらを読むと評価基準第1位:ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装第2位:Pythonで動かして学ぶ! あたら …

カテゴリ特徴量の変換方法

Table of Contents こちらを読むとデータ例One-HotエンコーディングダミーコーディングEffectコーディング変換方法のまとめまとめReference こちらを読むと カテゴリ特徴 …

ロジスティック回帰④ 勾配法その2

Table of Contents こちらを読むと勾配法の式のおさらい勾配法の式変形シグモイド関数の微分を用いて式変形パラメータの更新式まとめReference こちらを読むと ロジスティック回帰の勾 …

Twitterフォロー

Twitterタイムライン