Deep Learning

もくじAnaconda関係Anacondaのアップデート
Python仮想環境関係仮想環境の作成
仮想環境の一覧表示
仮想環境の切替
仮想環境の終了
仮想環境の削除
パッケージ関係インスト ...

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 ...

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
活性化関数
最も単純なニューラルネットワ ...

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 ...

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

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

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{