imHohttp://www.ml-class.org/ ■非線形仮説 なぜ新しいアルゴリズムが必要か？ ロジスティック回帰だと、特徴点の２乗、３乗を使おうとすると、特徴が多いと組み合わせが爆発する シグモイド関数 ■ニューロンと脳 ■モデル表現 I j段目のネットワークがsj個のユニット、j+1段目がs{j+1}だとすると、ウェイトΘ行列はs{j+1}×(sj + 1)次元になる。 ■モデル表現 II レイヤーが１段だけと考えると、ロジスティック回帰と同じ！ ■例と直感I ニューラルネットワークで論理演算(AND, OR)を組み立てられる。 ■例と直感II NOT, XNOR レイヤーを重ねると複雑な計算が表現できる。 ■多クラス分類 １対多を使う 最後のアウトプットがクラスの数で、一番大きなものがあてはまると考える。 ■プログラム演習 手書きのアラビア数字の認識。 特徴は、20x20のピクセル
