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ディープラーニングに挑戦するよ

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最近はやりのAI(ディープラーニング)のプログラミングに挑戦するお話です。ディープラーニングの理論だけでなく、ソースコードも併記して少しでもわかりやすく努めてます。応援よろしくお…
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えい夫＠データサイエンスファン

#バックプロゲーション

第30話 実装！分類問題バックプロゲーション

新型コロナウイルス対応で会社の勤務時間が変わって、なかなか時間を取るのが難しくなってきましたが頑張っています！ 今回は分類問題のバックプロゲーションの実装です。(バックプロゲーション＝自動学習アルゴリズム) ネットワークにx,y座標を入力し、sinカーブを境界線として領域をA,Bに分類する例をやってみます。 結論から言ってしまうとめっちゃキレイに分類してくれます、自動で！バックプロゲーション半端ないです。 ちなみに回帰問題のバックプロゲーション実装はコチラ→第28話、29

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第29話 実装！回帰問題バックプロゲーション ソースコード解説編

前回は、回帰問題のバックプロゲーション実装例ということで、ソースコードとその出力結果を紹介しました。 今回はそのソースコードの詳細を解説していきます。 というのも、いきなり小難しいソースコードの詳細を解説されても読む気がしなくなると思って、先にソースコードと実行結果を示しました。 頂上の見える山登りと見えない山登りだったら、前者の方が良いでしょう? さて、前回実装ニューラルネットワークは次のようなものでした。 　入力層：ニューロン数1 　中間層：1層、ニューロン数1(は

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第28話 実装！回帰問題バックプロゲーション 実行結果編

第20話からバックプロゲーションについて学習してきましたが、実装するための準備(必要知識の習得)がついに整いました！ いよいよ待ちに待ったバックプロゲーションの実装です。 今回は回帰問題の学習の例として、バックプロゲーションによりニューラルネットワーク(以降NNと呼ぶ)がsin関数を学習する様子を観察します。 それでは学習を始めます。 NNの諸設定今回は次のようなシンプルなNNで学習することとします。 　入力層：ニューロン数1 　中間層：1層、ニューロン数1(はじめは1

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