Deep Learning」タグアーカイブ

ディープラーニングの出力

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 »

パーセプトロンの限界

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 »

活性化関数

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 »

ニューロンの演算例

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 »

神経細胞をコンピュータに再現する

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 »

生物の神経細胞

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 »

ディープラーニングを使う目的

ディープラーニングは、大きく分けて次のような目的で使われる。 呼び名 説明 回帰(かいき) これまでの結果から、未来を予測する。 分類 データをあらかじめ決められたカテゴリのどれかに分類する。 クラスタリング データから… 続きを読む »