多層パーセプトロンの動きを可視化する - StatsFragments
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
K-means 法を D3.js でビジュアライズしてみた
クラスタリングの定番アルゴリズム K-means 法（K平均法）の動作原理を理解するために、D3.js を使って可視化してみました。 図をクリックするか [ステップ] ボタンを押すと、1ステップずつ処理を行います [最初から] ボタンを押すと、最初の状態に戻ります [新規作成] ボタンを押すと、N (ノード数) と K (クラスタ数) の値で新しく初期化します 古いブラウザーではうまく表示できない可能性があります (IE 10、Firefox 25、Chrome 30 で動作確認しています) K-Means 法とは 英語版 Wikipedia の k-means clustering - Wikipedia, the free encyclopedia の手順に沿って実装しています。 英語版の手順をザックリと書くとこんなイメージになります。 初期化: N 個のノード (丸印) と K 個の
Processing + Cytoscapeによる三次元空間での複雑ネットワーク可視化 - Viz/Sci/Dev Log
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