Pythonで実装 PRML 第5章 ニューラルネットワーク - KAZ log TechMemo
PRML5章から図5.3を再現するために、ニューラルネットワークを実装してみます。 先に申し上げておきますと、偉そうに実装とか言ってるものの、コードから再現した図は歯切れの悪いものとなっております。。。 まず、図5.3(b),(c),(d)に関してはPRMLの中の図に比べて予測精度がいまいち良くない印象。さらに、図5.3(a)に関しては全く見当はずれな予測が返ってくるという状況。試行錯誤しましたが、力不足でして、どなたか間違い気づかれましたらご指摘下さい。 ニューラルネットワークや、誤差伝播法(Backpropagation)そのものの解説はPRMLやはじパタなどに任せるとして、実装に必要な部分だけざっと確認したいと思います。 実装の大まかな流れ ①ニューラルネットを経たアウトプットは(5.9)で表される。PRML文中の式は活性化関数にシグモイド関数を想定しているが、図5.3ではtanh(
数式を綺麗にプログラミングするコツ #spro2013
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