ゼロから作るディープラーニング第３章の後半の整理です。本書で最初のニューラルネットワークの動くサンプルはMNISTと言われる定番の手書き数字画像を判別するものについて書かれています。これの処理イメージを整理したいと思います。 MNISTデータセット 2…

ゼロから作るDeep Learningのニューラルネットワークについてのまとめです パーセプトロンとの違い 活性関数に階段関数（ステップ関数）を使わない 活性関数にシグモイド関数やReLU関数を用いる 活性関数について パーセプトロンでバイアスを導入した式から…

ゼロから作るDeep Learningのまとめです。 複数の信号を入力として受け取り、一つの信号を出力する 入力に重み(wight)をかけたものの総和が閾値()を超えた時に1を出力する 閾値を超えた入力でニューロンが発火するという神経の仕組みを再現している 本書中で…

github.com インスタンスを作る時にバイアス,重みを与える 実行時にx1,x2を与える を実現するために作った。 多分読み進めたらちゃんとしたパーセプトロンのクラスは作られるような気もするが、 Python書く練習として作ってみました。 例外処理 可視性・可変…