2020-07-01から1ヶ月間の記事一覧
Neural Networkでの予測の精度はLinear Regressionの精度を上回ることができました。 PythonにもLinear Regressionの予測を行う機能があります。 こちらと比較したいと思います。 色々読みこみまして↓（私のうけたオンラインレッスンではおまじないと呼んで…
前回の取り組みで見つけた ＞①fmincgが最適θを計算していない を再度考えてみます。 もう一度、初期パラメーターと計算後の最適θを並べて 観察してみることにしました。 一見何も計算されないように見えましたが 微妙に計算されていることがわかりました。 …
前回までの試行と課題を振り返ります。 構造を↓のように設定してしました。 Linear Regression用にGradinent Checkingを整備しました。 Gradinent Checkingは正解でしたがfmincgで予測を行ったら 予測が合いませんでした。 大きな分岐点が2つありました。 1…
前回の続きです。 λを1の-15乗にしたら安定するかどうか実験してみます。 1回目です。 2回目です。 3回目です。 4回目です。 5回目です。 確率は20％ですね。 そういえばλ＝0で5回トライしてみます。 そもそもλ＝0でθの2乗部分はないことにしているので、 λ…
FeedForwardではtanh関数を使っていましたが、 予測値ではtanh関数を使わないというという荒業で計算してみました。 根拠はないです笑 やってみてわかったことはそんなに答えは変わらないということでした。 何故だろうと思いましたが、 X *theta1がすでに絶…
前回はGradinent Checkingがクリアできたので、fmincgで最適θを出して 予測値を出しましたがダメというところでした。 最適θを出してから予測値までを振り返ってみます。 構造は↓になっています。 そして計算ロジックはHidden Layerではsigmoid関数の代わり…
CourseraにはDiscussion Forumなるものがありまして、 そこにNeural NetworkでLinear Regressionを解こうとした問い合わせがないか 検索してみました。 その中の1つにVideoのレクチャーノートのボーナスにそれについて 触れてあるものがあるとありました。 …
前回の予測がなぜ間違えているかわかりました。 nnCostFunction.mを修正し忘れていました。 Week5の課題のプログラムは↓のような構造をしていました。 Gradinent CheckingをしてるCheckNNgradients.mは nnCostFunction.mを参照しているのですが、 前回の日記…
Neural NetworkでWeek2の家の値段の課題を解くことにトライしてみます。 課題は家の面積と部屋数から値段を予測することでした↓ Week5のNeural NetworkのプログラミングはLogistic Regressionで 0,1の分類解決用でしたが、今回の家の値段の課題はLinear Regr…
