Series
前提知識から単層・多層パーセプトロンと学習まで、ニューラルネットワークの構造を順番に学ぶシリーズです。
全3本
数理
ニューラルネットワークを学ぶための前提知識として、入力・重み・行列・微分・勾配・連鎖律を基礎から説明する教材
形式ニューロンからヘブ則、パーセプトロンの誤差訂正学習、線形分離とXORまでを、歴史的な違いと数式を区別して説明する教材
多層パーセプトロンでXORを解く構造から、損失関数・勾配降下法・誤差逆伝播法・勾配消失・正則化までを数式で説明する教材