タダです。
今回から以下の本を読んだ内容を各章ごとにまとめていきたいと思います。
※記事は理解ができるたびに何度もアップデートしていこうと思います。
www.oreilly.co.jp
目次
なお、各章の内容は次の通りです。
- １章 Python入門
- ２章 パーセプトロン
- ３章 ニューラルネットワーク
- ４章 ニューラルネットワークの学習
- ５章 誤差逆伝播法
- ６章 学習に関するテクニック
- ７章 畳み込みニューラルネットワーク
- ８章 ディープラーニング
１章はPythonの基本だったので割愛して、２章から手をつけていきます。
論理回路
論理回路としてANDゲート(2つの出力が１の場合に１を出力し、それ以外は０になる)やNANDゲートとORゲート、XORゲートがあります。
ANDゲート
| x1 | x2 | y |
|---|---|---|
| 0 | 0 | 0 |
| 0 | 1 | 0 |
| 1 | 0 | 0 |
| 1 | 1 | 1 |
NANDゲート
| x1 | x2 | y |
|---|---|---|
| 0 | 0 | 1 |
| 0 | 1 | 1 |
| 1 | 0 | 1 |
| 1 | 1 | 0 |
ORゲート
| x1 | x2 | y |
|---|---|---|
| 0 | 0 | 0 |
| 0 | 1 | 1 |
| 1 | 0 | 1 |
| 1 | 1 | 1 |
重みとバイアス
パーセプトロンでは、入力信号に重みが乗算された値とバイアス(b)の話が計算され、その値が0を上回れば1を出力します。
そうでなれけば、0を出力します。
- バイアスは重みとは違う働きをする
- 重みは入力信号への重要度をコントロールするパラメーターだが、バイアスは、出力信号が１を出力する度合いを調整するパラメーター
