ゼロから学ぶDeepLearning 1日目 1, 2章

公開日:2019-08-13
最終更新:2019-08-14

ゼロから作るDeepLearning

昔やっていたが、自分の進む道が

「群知能」
「AI」
「DeepLearning」
「アルゴリズム」

の複合になりそうなのでもっかいやる。

今回は、まず理論よりも動くところを優先しそこから数式を勉強する時間があれば勉強していきたい。

画像

第一章 Python

Pythonの基本をやった。

pandas, numpy, matplotlibなど
機械学習・DeepLearningをする上でこれらをどれくらい使いこなして楽にやるか?が大事なので使いながら覚えていきたい

第二章 パーセプトロン

パーセプトロンはDeepLearningを構成する各ノードの一番最小の要素。

パーセプトロンを使うと線形的な分類ができるため

  • AND
  • OR
  • NOT(AND, OR)

などを構築できる。
しかし、XORは非線形であるため作成できない。

よって、パーセプトロンを複数層につなげることで非線形の処理を行うことができる。

しかし、現在は活性化関数がシンプルであり、これだと多数の層を重ねてもより少ない層のみで表現できてしまう可能性がある。

よって、活性化関数によって、非線形にして表現豊かにさせる必要がある。

明日

明日は第三章、時間があれば第四章をやりたいが、今日はCodeforcesがあるので第四章はきつそう

(論文読みもだいぶあるので・・・)

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雑多まとめ

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