ちなみにもう年明けてしまって、1/7になってこのエントリ書いてます。
ディープラーニング同好会8回め開催しました。
第7回に引き続きで来ていただいた方が多く、ニューラルネット、ディープラーニングそのものについての解説をしたほうがよさそう、ということを考えて、急遽、以前ディープラーニングハンズオンで説明したような内容を圧縮して説明する、ということをしました。
パーセプトロンの仕組みと学習の方法、あとバックプロパゲーションにつなぐため、ネットワーク全体の重みWを変数としたときに誤差を減らしていく＝学習、ということや誤差を減らすために微分して減る方向へWを動かす、ということなんかを説明させていただきました。
次回はこの続きで、多層ネットワークでも関数の組み合わせで表現可能であることから、バックプロパゲーションの手法が複雑なネットワークやBatch Normalizationのような手法でもそのまま利用できること、なんかを説明できたらいいなと思っています。
