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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... 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
2022/02/09 リンク