Neural Network + Tensorflow 入門講座2. Agenda 脳とニューロン 脳研究の取り組み ニューロンの働き ニューラル・ネットワークとその表現（１） 一つのニューロンの動きを考える 一つのニューロンの内部の状態の表現 複数のニューロンからなる一つの層の内部の状態の表現 式は便利だ！ Y = W・X + b が表すもの ニューラル・ネットワークとその表現（2） ニューロンを動かす -- 活性化関数 (Activator) クラス分けのActivator -- SoftMax 3. ニューラル・ネットワークのパラメーターの最適化 ニューラル・ネットワークで数値予測（線形回帰） 損失関数 Loss Function 勾配降下法 Gradient Descent クラス分けの場合の損失関数 クロス・エントロピー TensorFlow：ニューラル・ネットワークをグラフ
