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連載目次 本連載（応用編）の目的 本連載（基礎編）の第1回～第3回では、ディープラーニングに対応した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）で実装しました。その際、あえてNumPy、つまり線形代数を使わずにPythonのみを使用することで、数学の知識に自信がない人でもニューラルネットの処理／計算をステップ・バイ・ステップで追いかけられるようにしました。これにより、より多くの人が理解できたのではないかと思っています。 しかし、実際のニューラルネットワークの実装ではNumPy（線形代数）を使用することが一般的です。よって、より自信を持って、 と言うためには、前回までの「Pythonのみ（線形代数なし）による

Pythonでテキストファイル内の任意の文字列を含む行を抽出する方法を説明する。いわゆるgrep的な処理。 行を抽出する基本的な流れ 行の中身を抽出 行番号を抽出 行番号と行の中身を抽出 該当する最初の行のみ抽出 行を抽出する基本的な流れ テキストファイルから条件に応じて行を抽出する基本的な流れは以下の通り。 readlines()で各行を要素とするリストを取得 リストから条件に応じた行を抽出 以下、具体的な例を示す。 テキストファイルの中身をリストとして取得 以下のファイルを例とする。 path = 'data/src/sample_for_grep.txt' with open(path) as f: print(f.read()) # XXX YYY ZZZ # YYY # aaa # XXX # ZZZ XXX # xxx

連載目次 本稿は、ニューラルネットワーク（以下、ニューラルネット）の仕組みや挙動を、数学理論からではなくPythonコードから学ぶことを目標とした連載（基礎編）の第2回です。「難しい高校以降の数学は苦手だけど、コードを読んでロジックを理解するのは得意！」という方にはピッタリの記事です。 前回の第1回では、本連載の目的や特徴を示した後で、「ニューラルネットの訓練（学習）処理を実現するために必要なこと」として、 ステップ（1）順伝播： forward_prop()関数として実装（前回） ステップ（2）逆伝播： back_prop()関数として実装（今回） ステップ（3）パラメーター（重みとバイアス）の更新： update_params()関数として実装（次回）。これによりモデルが最適化される という3大ステップを示しました。前回はこのうちの「ステップ（1）順伝播」まで実装が完了しています。今回

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

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