【NumPy・Python3で】ゼロから作るニューラルネットワーク＊2017/8/14 最終課題のサンプルコード（Jupyter Notebook形式）を掲載しました。 ＊2017/6/2 バックプロパゲーションのレクチャーを追加しました。 ＊2017/5/17 多層ニューラルネットワークでの出力計算を掲載しました。 ニューラルネットワークを多層化したディープラーニングは、画期的な精度向上を実現し、大変注目を集めています。そして、TensorFlow, Chainer, Caffe 2などさまざまなライブラリが登場して、以前より手軽にディープラーニングを実装できるようになりました。 しかし、こうしたライブラリを使いこなすためにも、ブラックボックス化されている最適化の手法を理解しておくと、学習の精度を向上させるためのパラメーター最適化などに役立ちます。 この講座では、上記のような各種ライブラリを使用せず、NumPyやPandasなど行列計算やデータ入出力ラ
