Theanoによる多層パーセプトロンの実装 - 人工知能に関する断創録Theanoによるロジスティック回帰の実装（2015/5/26）のつづき。今回は、Deep Learning Tutorialの多層パーセプトロン（Multilayer Perceptron）を実装してみる。タスクは前回と同じMNISTの手書き数字認識。多層パーセプトロンはこれまでも何回か実装してきた（2010/8/29）けど今回はTheanoを使ってみようという趣旨。これまでよりずいぶん簡単に実装できることがわかる。 ソースコード全体はここに置いた。 多層パーセプトロン 上の図は入力層、隠れ層、出力層3層パーセプトロンの模式図。入力層に入力されたベクトルは、入力層と隠れ層間の重み行列 とバイアスベクトル によって で変換され、隠れ層の出力となる。活性化関数として使われるロジスティック・シグモイド関数 sigmoid によって入力ベクトルは非線形変換される。つまりもとの空間で線形分離不可能
