Excelによる深層学習の学習
深層学習はPythonでするものだと思いこんでいたが，教育用には（みんな得意な）Excelを使う方が良いことに気づいた．
たとえば，畳み込みニューラルネットのフィルターやソフトマックスの概念などの深層学習の基本は，小さな例題ならExcelの計算式で表現可能だ．
さらにExcelには簡単な非線形最適化ソルバーがついているので，協調フィルタリングは簡単に実装できる．潜在因子行列を変数にして，行列の積と元のレーティング行列との誤差を最小化するだけだ．
Pythonのみの場合だと，数式からいきなりPyTorchとかKerasに跳ぶが，Excelを間にかますことによって，読者の理解が深まるだろう．
とはいっても私は書く時間がなさそうだ．誰か書きたい人がいたら連絡下さい．監修しているシリーズに入れて，出版できます．
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