深層学習入門 ~基礎編~ - Qiita対象者 深層学習について勉強始めたいな〜って考えている人向け。 いきなりライブラリを利用して何か作るのも手ですが、やっぱりちゃんと理解するには「車輪の再発明」しないといけませんね〜 本記事は深層学習の基礎理論メインですが、できるだけ数式を少なくして図メインでざっくり説明します。 実装などは次回以降順番にやっていこうと思います。 次回の記事はこちらです。 目次 深層学習とは ニューロンモデル レイヤーモデルとニューラルネットワークモデル 活性化関数 シグモイド関数(sigmoid) tanh関数 ReLU関数 ソフトマックス関数(softmax) 計算グラフ 足し算の計算グラフ 掛け算の計算グラフ 割り算の計算グラフ 指数関数の計算グラフ 底がネイピア数の指数関数の計算グラフ 対数関数の計算グラフ 底がネイピア数の対数関数の計算グラフ sigmoid関数の計算グラフ sigmoid関数の順伝
