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  多層パーセプトロンの動きを可視化する - StatsFragments

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  • 2014/11/30

  概要 多層パーセプトロン記事の補足。下の記事の最後で、入力されたデータを隠れ層で線形分離しやすい形に変換している、ということを確かめたかったが、MNIST データでは次元が高すぎてよくわからなかった。ということで、もうちょっとわかりやすい例を考える。 可視化シリーズとしては以下の記事のつづき。 ロジスティック回帰 (勾配降下法 / 確率的勾配降下法) を可視化する - StatsFragments 多層パーセプトロンとは 詳細は上記の記事参照。この記事では、以下のような多層パーセプトロンを例とする。 入力層のユニット数が 2 隠れ層のユニット数が 3 出力層のユニット数が 2 つまり、入力層として 2 次元のデータを受けとり、隠れ層で 3 次元空間へ写像してロジスティック回帰 ( 出力は2クラス ) を行う。 サンプルデータ 2 次元で線形分離不可能なデータでないとサンプルの意味がない。こ

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  ロジスティック回帰 (勾配降下法 / 確率的勾配降下法) を可視化する - StatsFragments

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  • 2014/11/24

  いつの間にかシリーズ化して、今回はロジスティック回帰をやる。自分は行列計算ができないクラスタ所属なので、入力が3次元以上 / 出力が多クラスになるとちょっときつい。教科書を読んでいるときはなんかわかった感じになるんだが、式とか字面を追ってるだけだからな、、、やっぱり自分で手を動かさないとダメだ。 また、ちょっとした事情により今回は Python でやりたい。Python のわかりやすい実装ないんかな？と探していたら 以下の ipyton notebook を見つけた。 http://nbviewer.ipython.org/gist/mitmul/9283713 こちらのリンク先に2クラス/多クラスのロジスティック回帰 (確率的勾配降下法) のサンプルがある。ありがたいことです。理論的な説明も書いてあるので ロジスティック回帰って何？という方は上を読んでください (放り投げ)。 この記事で

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