機械学習
現在、CUDAで２次元イジングモデルのプログラムを書いています。下記のgifは、プログラミングミスの結果ですが、面白かったので載せておきます。なんだかライフゲームみたいです。
前回、紹介しましたCheckerboard decompositionをC言語で実装しました。マジックナンバーがふんだんに盛り込まれています。(8,3)でCheckerboard decompositionしたのは、(0,1),(0,2),(0,3),(1,0),...,のように行列の要素を並べた時に、奇数番目と偶数番目に…
2次元イジングモデルでの各ステップでのアップデート方法に致命的な部分がありました...。 今までの2次元イジングモデルのアップデート方法（１） 2次元上のスピンをランダムに一つ選び、スピンを反転させる。 前状態とのエネルギー差を計算する。 メトロポ…
2015/11/13修正 def calcDeltaEの部分 return -2*dE def MCのエネルギー差の足し算部分 E+=dE 修正済みのコードは文中。 本文 今までのプログラムは、エネルギーを計算する際に全ての要素に対してエネルギーの再計算を行っていました。しかしイジングの場合…
CUDAで下手くそなプログラミングを書いてみました。対象は前回から引き続き2次元イジングモデルです。2次元の行列サイズは1024x1024と2048x2048、ループ回数は1000です。コード中のMT.hは乱数を生成するためにメルセンヌツイスターを使用しているからです。…
前回の2次元イジングモデルのコードをCで書きなおしてみました。unixの標準コマンドtimeを使って、openmpありとなしの実行時間を計算してみます。2次元の行列サイズは1024x1024、ループ回数は1000です。コード中のMT.hは乱数を生成するためにメルセンヌツイ…
ホップフィールドネットワークのプログラムを書いたので、2次元イジングモデルのプログラムも書いてみました。イジングモデルは磁性体を表したモデルです。磁性体は磁石だと考えてもらって結構だと思います。磁石は、熱を与えるとその磁性を失います（つまり…
大昔にHopfield Networks(HN:この略し方に一般性はありません。)についてのPythonプログラムを書いたが、あまりにも酷かったので書きなおしてみました。HNは連想記憶モデル、言い換えると、教師あり型のパターン認識方法の一種だと考えられます。教師あり型…
Hopfieldはアメリカの物理学者J.J. Hopfieldによって提唱された。一種の連想記憶モデルであり、パターンを学習させると、そのパターンを再起するというものである。Hopfieldネットワークは相互結合型のネットワークで、1つのノードは他のすべてのノードとつ…
サモンのマップ化とは、高次元特徴ベクトルを持つデータを２次元にマッピングして、クラスタリングする方法です。誤差関数を以下のように定義する。 \(E=\frac{1}{\sum_i \sum_{j>i}d_{ij}} \sum_i \sum_{j>i}d_{ij} \frac{(d_{ij}-||{\bf r}_i -{\bf r}_j||…
二つの文字列の非類似度を定義する。ある記号列str1とstr2がり、str2をa個入れ替えてb個挿入し、c個削除することでstr1が得られるとき、そのときのレーベンシュタイン距離は以下になる。 \( WLD(str1,str2) = min(p a+q b+r c) \) ここで、p,q,rは重みパラメ…
Newral network(NN)を組んでみました。統計学や機械学習の分野で有名なiris.dataを用い、NNの正当性を評価しました。iris.dataは150行からなり、1行ずつに、一つのアヤメの分類と特徴が書いてあります。アヤメは３種類に分類され、4つの特徴があります。行の…
参考文献を文末に記載しています。 線形識別モデル
