「Deep Learning」タグアーカイブ

これまで多層パーセプトロンなど、神経細胞をモデル化したものの説明をしてきた。 脳のしくみをシミュレートするならこれでよいかも知れない。でも、 ディープラーニングでやりたいことは、あくまで目的に即した出力を得ることだ。 た… 続きを読む »

パーセプトロンにはどうしてもできない計算がある。今回はそれについて説明する。 ニューロンの活性化関数を\(f_{a}()\)で表現すると、例えば入力が２つ\(\left(x,y\right)\)あるパーセプトロンの出力\… 続きを読む »

複数のニューロンから構成される最も基本的なネットワークはパーセプトロンと呼ばれている。

ニューロンの活性化関数でよく使われるものにはいくつか種類がある。 まず、ステップ関数。 数式はこうなる。 $$f(x) = \left\{ \begin{array}{11} 1 & (x > 0) \\ … 続きを読む »

ニューロン（神経細胞）の電気的なはたらきをモデル化したものとして、次の図に表すものがディープラーニングでは広く使われている。 ニューラルネットワークを構成するニューロンの数や、ニューラルネットワークに入力するデータの数な… 続きを読む »

以前の記事で、脳がたくさんの神経細胞でできていて、ディープラーニングはその仕組をマネしたものだと説明した。 今回は、この神経細胞の電気的なはたらきをコンピュータ上で再現するための考え方を説明する。 前回のまとめになるけれ… 続きを読む »

ディープラーニングは、「ニューラルネットワーク」と呼ばれるものの一種だ。 ニューラルネットワークというのは、脳のはたらきをコンピュータでマネしたもの。 ここでは、ディープラーニングの理解に必要な脳のはたらきについて説明す… 続きを読む »