Pythonでニューラルネットワークを書いてみよう

連載目次 本連載（基礎編）の目的 スクラッチ（＝他者が書いたソースコードを見たりライブラリーを使ったりせずに、何もないゼロの状態からコードを記述すること）でディープラーニングやニューラルネットワーク（DNN：Deep Neural Network、以下では「ニューラルネット」と表記）を実装して学ぶ系の書籍や動画講座、記事はたくさんあると思います。それらで学んだ際に、「誤差逆伝播」（バックプロパゲーション）のところで挫折して、そこはスルーしている人は少なくないのではないでしょうか。個々の数式や計算自体を理解していても、何となく全体像がつかめずに、 と自信を持って言えない人も多いのではないかと思います。 本連載（基礎編）はそういった人に向けた記事になります。この記事はニューラルネットの仕組みを、数学理論からではなくPythonコードから学ぶことを狙っています。「難しい高校以降の数学は苦手だけど

[maketexlsr]

forが理解できて内積が理解できない人間の数を、俺は超過小評価していたのだろうか…

[pseudomeme]

“本連載（基礎編）の特徴は、線形代数（linear algebra、行列演算）を使わないことです。つまりNumPyを使いません。”

[eru01]

線形代数のライブラリを使わないだけで線形代数は使ってんだよなあ

[electricshow302]

後で読む

[tarotheripper]

print("ニューラルネットワーク")

[kusomamma]

専用のパッケージを使うわずに、ゼロから実装したほうが理解が深まるのは同意だが、最低限の行列の計算だけは教えて、numpy使って書いた方が、コードもスッキリだし次のステップに進みやすそうな気がするけど。

[henno]

理系だけでなく文系にも高校くらいで線形代数を教えた方がいい。機械学習の論文読めないと人生困るようになるよ。

[tanority]

面白そう

[RySa]

丁度、自分で実装しようと思ってた所でした。本当に。数時間分の工数が浮いた。これは助かる。

[misshiki]

“まずはニューラルネットワーク（Deep Neural Network）の順伝播をフルスクラッチで実装”

[bentsuyoshi]

Pythonでニューラルネットワークを書いてみよう