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ディープじゃないディープラーニングをNumPyのみで超簡単実装してみた - Qiita
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ディープじゃないディープラーニングをNumPyのみで超簡単実装してみた - Qiita
ディープラーニングの本質を理解するためには、ゼロから実装してみることが大切ですが、MNISTはCNNを実... ディープラーニングの本質を理解するためには、ゼロから実装してみることが大切ですが、MNISTはCNNを実装するのが大変ですし、学習に時間もかかります。 そのため、今回はIrisデータセットを使い、3層(中間層で数えると1層)の”ディープじゃない”ディープラーニング、つまりただのニューラルネットワークを超簡単に実装してみました。 ミニバッチではなくバッチ学習ですが、ちゃんと(確率的ではないですが)勾配降下法も、誤差逆伝搬法も入ってます。 なお、ディープラーニングの理論については僕の愛書のゼロから作るDeep Learningを読んでみてください。本当にわかりやすい最高の良書です。 詳細 パソコンで図を描くのが得意ではないので手書きですみません。 メインはソースってことでお願いします。 また、Irisのデータは英語版のWikipediaに載っているものをランダムに並び替えました。 ソースコード