AI, Anaconda, Deep Learning, Keras, OpenCV, Python, TensorFlow

このページでは、GoogleのTensorFlowという機械学習用ライブラリを用いたDeep Learningの学習・開発環境の作り方を解説する。

もくじ想定するPC環境
Anacondaのインストール
OpenCV ...

AI, Deep Learning, ディープラーニング, ニューラルネットワーク, ニューロン, パーセプトロン, 人工知能, 多層パーセプトロン

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足りない内容は気が向いたら補完していくつもり。

基礎知識編ディープラーニングを使う目的
生物の神経細胞
神経細胞をコンピュータに再現する
ニューロンの演算例 ...

Deep Learning

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 ...

Deep Learning, パーセプトロン, 多層パーセプトロン

目次多層パーセプトロンとは
計算例

多層パーセプトロンとは

パーセプトロン単体ではちょっと複雑な計算が行えないことは前の記事で説明している。

今回は、そうした計算の限界を

Deep Learning

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

Deep Learning

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。

Deep Learning

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{

Deep Learning

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ど ...