ライブラリーを使わずにPythonでニューラルネットワークを構築してみる - Qiita
コードはこちら: 全てのコードはGithub上のIpython Notebookでも公開しています。 この投稿では、1から3階層のシンプルなニューラルネットワークを構築します。出てくる全ての数学の解説はしませんが、可能な限り必要な部分は、わかりやすく説明したいと思います。数学の詳細が気になる方は、英語が多いですが参考になるリンクを下記で記載します。 ※この投稿の読者は最低限、微分と機械学習の基礎（クラシフィケーションや正則化など）を知っていると仮定します。更にGradient Descent（勾配降下法）のような最適化技術を知っていれば、なお良しです。ただ上記を知らなくても、ニューラルネットワークに興味のある方なら楽しめる内容だと思います。 それではまず、なぜライブラリーを使わずに一からニューラルネットワークを構築する必要があるのでしょうか？後の投稿でPyBrainやTensorflowの
再帰型ニューラルネットワーク: RNN入門 - Qiita
再帰型ニューラルネットワーク(RNN)は自然言語処理の分野で高い成果をあげ、現在最も注目されているアルゴリズムの一つです。しかしながら、その人気が先走りして実際にRNNがどのように動くのか、構築するのかを解説する書籍は限られているように思います。この投稿はその部分にフォーカスを当てて友人のDenny（WildMLブログの著者）と一緒に書きました。 さてRNNベースの言語モデルを解説したいと思います。言語モデルの用途は2つあります。1つ目は文章が実際にどのくらいの確率で現れるのかのスコアリングをすること。このスコアは文法的に、セマンティクス的に正しいかどうかの判断基準となります。このようなモデルは例えば機械翻訳などに使われています。次に2つ目ですが、言語モデルは新たなテキストを生成することができる点 (ちなみに個人的にこちらの方がよりCoolな用途だと思っています)。また、英語ですがAndr
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