[過去ﾛｸﾞ] 【統計分析】機械学習・データマイニング28 (1002ﾚｽ)
上下前次1-新
抽出解除 ﾚｽ栞
このｽﾚｯﾄﾞは過去ﾛｸﾞ倉庫に格納されています｡
次ｽﾚ検索 歴削→次ｽﾚ 栞削→次ｽﾚ 過去ﾛｸﾞﾒﾆｭｰ
439(1): (ﾜｯﾁｮｲ a5ad-+WYv [42.144.122.89]) 2020/07/05(日)03:01 ID:I6aovzvx0(2/4) AAS
>>431
あーなるほど、これは活性化関数にステップ関数を使っていて、さらにデータは線形モデルで精度１００％が達成可能である事を前提としてんのね
それじゃあロジスティック回帰とは全然違うわなｗ
重みの更新式は学習率に応じて少しずつ何度も繰り返し計算されるからいずれ正になるぞー
w'_1*x=w_1*x+η*x^2 > w_1*x
となるわけだから
ηは学習率
443(3): (ﾜｯﾁｮｲ 1255-VQSO [59.147.205.222]) 2020/07/05(日)11:59 ID:SI7fUPbV0(1/2) AAS
>>439
ありがとうございました。
ループの途中でi番目の点(x, y)のところに来たとします。
点(x, y)が以下のように正しく分類されていないとします。
w_1*x + w_2*y < 0
t = 1
重みは以下のように更新されます。
w'_1 = w_1 + x
w'_2 = w_2 + y
w'_1*x + w'_2*y = w_1*x + w_2*y + x^2 + y^2となります。
x^2 + y^2 > 0 ならば改善される。
ループを回して、次にまたi番目の点(x, y)のところに来たとします。
この時点で重みの値は他の点の処理によって、一般的に何度も更新されているはずです。
w_1*x + w_2*yの値を計算したときに、一つ前に計算処理をしたときよりも状況が悪くなっている可能性もあるのではないかと思うのですが、いかがでしょうか？
現時点でのw_1*x + w_2*yの値 < 一つ前の計算時点でのw_1*x + w_2*yの値 < 0
となってしまう可能性です。
上下前次1-新書関写板覧索設栞歴
ｽﾚ情報 赤ﾚｽ抽出 画像ﾚｽ抽出 歴の未読ｽﾚ
ぬこの手 ぬこTOP 0.031s