TensorFlowを使って多項式のフィッティングを実装してみる - FPGA開発日記
\TensorFlowを使って、サンプル値からの多項式フィッティングを実装してみよう。 参考にした例題は、以下の本に載っている最小二乗法の例だ。以下の本では、sin(2πx)+0.3の関数から10個のサンプルポイントを抽出し、0次多項式から10次多項式まで最小二乗法でフィッティングを行っている。また、その中で、10次でフィッティングさせるとオーバーフィッティングになることも見ている。 ITエンジニアのための機械学習理論入門 作者: 中井悦司出版社/メーカー: 技術評論社発売日: 2015/10/17メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログを見る では、同じことをTensorFlowで実現するためにはどのようにすれば良いのだろうか。ここでは、以下のフローを取ってみた。 サンプル点を作成する。 多項式をモデル化する 多項式とサンプル点からの誤差関数を作成する 誤差関数を最小化する
高卒でもわかる機械学習 (2) 単純パーセプトロン
単純パーセプトロン 動物の神経細胞（ニューロン）は、樹状突起という部位で他の細胞から複数の入力を受け取り、入力が一定値以上に達すると信号を出力する（これを「発火する」と言ったりします）とされており、それをモデル化したものとして形式ニューロンというものが提案され、さらに応用してパーセプトロンというモデルが発明されました。1 と、難しそうなことを書きましたが、ざっくり絵にするとこんな感じです。 絵では入力が3つになっていますが、実際にはいくつでも構いません。 前回の の問題は、このモデルにあてはめることができます。 入力ノードが 、入力途中の矢印が に対応しています。 を入力として受け取り、それぞれに を掛けた後、中心のノードですべて足し合わせます。 この値を とします。 前回のSPAMの例だと、正しく学習された後であれば、SPAMの場合 、非SPAMの場合 となるはずですね。 このようなモデ
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