PySimpleGUI のメモ

PySimpleGUI のメモ

 

 

dezeroでニューラルネットワーク2 model, optimizer, MSEをフル活用

dezeroでニューラルネットワークを使った回帰をやってみる2

dezeroに搭載されている、model, optimizer, MSEをフル活用したバージョンです。

結果は前回と同様によく回帰できていますね。

損失の減り方がとても早いです。今回はAdamを使っているのでうまく昨日しているようです。悩んだらAdamは間違ってないようです。

スクリプトはこちらに貼っておきます。

 

dezeroでニューラルネットワークを使った回帰をやってみる

やってみよう。

まずは線形回帰

グラフはこんな感じで線形近似できている。

損失が徐々に減っていく。いい感じだ。

 

これをsinカーブでやってみると、直線しか表現できないのでぜんぜんだめ

 

そこでニューラルネットワークの出番。

活性化関数のお陰で表現が増える

sinカーブにノイズをのせたサンプルデータを作ってニューラルネットワークでやってみよう

損失の減り方をみると開始直後に急激に減って、なんと1万回くらいのところで再度損失が急激に減少した。理由は分からないが なんかすごい。

ではコードはこちら

次回予告

次はdezeroをフル活用でやってみよう

オプティマイザとかも予め用意されているらしい。

Dog_to_Headのpythonバージョン AndroidスマホのPyroid3

 

以前Kotlinで作ったDog_to_Headのpythonバージョンです。

AndroidスマホのPyroid3で動かすために作りました。GUIつくるのめんどくさかったのでCUIのまま使ってください。

 

 

強化学習:多腕バンディット問題 定常・非定常

強化学習の基礎、多腕バンディット問題

面白そうなのでやってみました。

ちなみに、本日のアイキャッチは画像生成AIであるStableDiffusionで「multi arms bandit problem by stable diffusion」 というワードから生成した一枚です。

モジュールインポート クラス作成

バンディットとエージェントで学習 定常問題

結果

モデルを200回繰り返した平均結果

バンディットとエージェントで学習 非定常問題

 

結果

モデルを200回繰り返した平均結果

 

 

python : pyscript

 

 

python : logging モジュールの使い方

使い方例

 

 

 

です。