はじめに pythonで3層のニューラルネットワークを実装し,XNORの識別をしてみました. 数式も載せたので,興味のある方は読んでみてください. 教科書として『深層学習』を使いました. 本記事の構成 はじめに ニューラルネットワーク 重みの更新 誤差逆伝播 XNOR pythonでの実装 結果 おわりに ニューラルネットワークとは,人間の脳の神経回路を模したモデルです.このモデルを使うことで,画像認識や音声認識が可能となります. 今回実装したネットワークは入力層,中間層(1層),出力層の3層構造です. 重みの更新 下の図で説明していきます. $l-1$ 層目の $i$ 番目のユニットから $l$ 層目の $j$ 番目のユニットへの重みを $w_{ji}^{(l)}$ とします. また,$l-1$ 層目の $i$ 番目のユニットが保持している値を $u_{i}^{(l-1)}$ とします.
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