はじめに 前回は、関数の勾配を求めるところまで記載したので、 今回は勾配法について記載します。 勾配とは、「関数の値を最も減らす方向」でしたが、 勾配法を使用し、関数の値を勾配の方向に一定量だけ値を減らし、 減らした場所で、また勾配を求め、一定…

はじめに・・・ 今回は、勾配について記述します。 機械学習では、ニューラルネットワーク内の最適な重みを得ることで、精度をあげる必要があります。 その精度を図るための指標となるのが、前回記述した「損失関数」です。 精度を上げるために、この損失関…

はじめに・・・ 今回は、ニューラルネットワークの学習について記載していきますが、 損失関数や微分・勾配などの様々な要素が出てきますので、 何回かに分けてニューラルネットワークの学習について記載していきます。 今回は、損失関数について記載します…

はじめに・・・ 前回の記事で、 パーセプトロンについて記載しました。 今回は、ニューラルネットワークについてのまとめていきます。 前回、なぜパーセプトロンを学習したのかが、理解できると思います ニューラルネットワークとは ニューラルネットワーク…

パーセプトロンとは 人間の脳の最小単位であるニューロンを真似して作られたアルゴリズムで、 複数の0か1の入力を基に一つの0か1を出力するアルゴリズムです。 図で表すと、以下のようになります。 出力する値を0か1かを決定するために入力された値には、重…

Numpyとは・Matplotlibとは Numpyとは、Pythonで数値計算をするためのライブラリです。 機械学習やディープラーニングをする際、数学アルゴリズムや行列を操作する必要があり、 それらを使用するにあたり便利なメソッドが多く含まれているライブラリです。 …

Pythonの基本文法の学習の続きです。 今回は、クラスについての基本文法を確認していきます。 クラスの定義 クラスの定義は、「class [クラス名]: 」で定義し、 コンストラクタは、「def init(self)」で定義します。 コンストラクタで引数を受け取るには、se…

はじめに Pythonを勉強し始めたのだが、 テキストエディタにコードを書いて、 コマンドプロント上で実行して動作確認するのは、 普段Eclipseで開発している人間にとっては、どうも面倒だと感じます。 ということで、Pythonの統合開発環境(IDE)であるPycharm…

Pythonの基本文法の学習の続きです。 今回は、リスト・ディクショナリやループや関数についての基本文法を確認していきます。 リスト(配列) リスト(配列)は、カンマ区切りで数字や文字列を列挙して[]で囲みます。 # 文字列のリスト a = ["六甲山", "中山", "…

Pythonの基本文法から学習します。 先日、Anacondaをインストールして、Pythonを動かす環境が整いましたので、 早速、基本的な文法から勉強していきます。 変数 とくに型を指定せずに、変数を使うことができます。 a = 123 b = 3.14 c = "ABCDEFG" Pythonは…

なぜPythonなのか？ 機械学習やディープラーニングをやってみるには、Pythonがよいようです。 では、なぜPythonが機械学習やディープラーニングに適切なプログラミング言語なのでしょうか？ 機械学習やディープラーニングを実現するためには、数学的な計算が…