連載目次 本連載では、第1回~第3回で、ニューラルネットワークの仕組みと、TensorFlow 2.x(2.0以降)による基本的な実装コードを説明した。また、第4回~第6回で、TensorFlow 2の書き方をまとめた。さらに前回(第7回)では「回帰問題」についてあらためて取り上げ、これまでの連載記事で学んできた知識だけでも「基本的なディープ ニューラル ネットワーク」(以下、DNN)の実装が十分かつ自由に行えることを体験していただいた。 これをもっと続けよう。あとは、ディープラーニングの実装パターンを繰り替えしながら、慣れていくだけである。数をこなせばこなすほど、最初は「難しい」「分からない」と思っていた部分はなくなっていく(最初は覚えることが多いが、覚えることが減っていけば、それだけディープラーニングが楽になり、より好きになるはずだ)。さっそく始めよう。 今回の内容と方針について 分類
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