線形回帰処理のパフォーマンス比較②(勾配法による数値解)|Pythonにおける処理高速化をラフに考える #6 - Liberal Art’s diary

線形回帰処理のパフォーマンス比較②(勾配法による数値解)|Pythonにおける処理高速化をラフに考える #6 - Liberal Art’s diary

このシリーズではPythonの処理高速化についてラフに取り扱っています。#5では単回帰分析の解析解の計算にあたってのパフォーマンス比較を行いました。 #6では単回帰分析の勾配法を用いた数値解のパフォーマンス比較を行います。以下、目次になります。1. 問題設定&NumPyを用いた勾配法の実装2. DeepLearningフレームワークを用いた実装3. まとめ 1. 問題設定&NumPyを用いた勾配法の実装1節では問題設定とNumPyを用いた勾配法の実装について取り扱います。簡易化のため、問題設定は#5を引き継ぐものとします。 上記の問題における勾配法の実装をサンプル数を変えつつ実行してみます。 …

1 mentions: @arts_lib
Date: 2020/11/21 09:00

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@arts_lib 勾配法のパフォーマンスを確認してみました〜。 NumPyベースのシンプルな実装がなかなか速いようですね。。 引き続き、簡単なニューラルネットやCNNの実装のパフォーマンスを確認していければなと思います〜〜。 t.co/FDAV3tZzNy

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