ディープラーニング

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5分でわかる！ニューラルネットワークの仕組みと実装方法（Python）

ニューラルネットワーク（neural network）は、人間の脳神経回路を真似たアルゴリズム（演算する手順）です。以前の記事でご紹介した単純パーセプトロンもニューラルネットワークの一種なのですが、構造が単純すぎるため複雑な処理をすることができませんでした。しかし、ニューラルネットワークでは、中間層を追加し、ステップ関数以外の活性化関数を使うことで、複雑な処理もできるようになります。そこで今回は、...
2020.11.04 2020.11.05
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５分でわかる！活性化関数の実装方法（Python）

活性化関数には、中間層でよく使われる「シグモイド関数」や「ReLU（ランプ関数）」、出力層で使われる「恒等関数」や「ソフトマックス関数」があります。どれも聞きなれない名前が付いているので、いっけん難しそうに思えますが、実際にプログラムでこれらの関数を作ってみると、わずか数行のコードでできてしまうほど簡単です。そこで今回は、Python（バージョン３）での活性化関数の実装方法をまとめてみました。
2019.06.19 2019.06.20
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活性化関数がディープラーニングに必要な理由

ディープラーニングやその基礎となるニューラルネットワークには「活性化関数」が欠かすことができません。この活性化関数を使うことにより、ニューラルネットワークは人間の脳のように複雑な表現ができると言われています。しかしなぜ、活性化関数を使えば複雑な表現ができるのでしょうか？ そこで今回は、ニューラルネットワークやそれを応用したディープラーニングで「活性化関数」が必要な理由をまとめてみました。
2019.06.06 2024.01.21
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５分でわかる！「行列」の計算方法

ディープラーニングでは、掛け算の合計をなんども計算する必要があるのですが、この時にとても役に立つのが「行列」（単なる数値をタテヨコに並べたもの）同士の掛け算です。しかし、いざ「行列を計算せよ！」と言われても戸惑ってしまいますね。そこで今回は、「行列」の計算方法をできるだけわかりやすくまとめてみました。
2019.05.30 2019.05.31
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ディープラーニングの数学「スカラー・ベクトル・行列・テンソル」とは？

ディープラーニングの解説では「スカラー・ベクトル・行列・テンソル」という言葉がよく出てきます。これらは、数値をまとめてあつかうための数学の便利な仕組みなのですが、私をふくめ数学が苦手な方にとっては「〜をベクトルにして」とか「行列とスカラーを計算するには〜」と言われると、おそろしく難解なことに思えるのではないでしょうか？ そこで今回は、「スカラー・ベクトル・行列・テンソル」についてまとめてみました。
2019.05.23 2019.05.24
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５分でわかる！パーセプトロンの仕組みと実装方法（Python）

パーセプトロン（perceptron）は、今(2019年)から60年以上前にアメリカの心理学者フランク・ローゼンブラッド氏によって考案されたアルゴリズム（演算する手順）です。パーセプトロンは昔からあるアルゴリズムなのですが、ディープラーニングの大元となるアルゴリズムです。そのためディープラーニングを理解する上で、このパーセプトロンの仕組みを知っておくことが欠かせません。そこで今回は、パーセプトロン...
2019.05.15 2024.01.21
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