ディープラーニング同好会10回め開催しました。
第9回の続きで、学習の概念は説明したけども、じゃあ実際の実装はどうやってるの？というのを実際に実装してもらって確認しました。
一応、パーセプトロンの主要部分となるコードを書いていただいて、MNISTの認識を試してみることができました。
この辺のサンプルコードは２年前にやったディープラーニングハンズオンのほぼそのままなのですが、こういうのは変わらないからいいですね。
ただ、手で計算してもらって、その次にそのアルゴリズムをそのままpythonで実装して…という流れの資料にしていたのを、時間なくて端折って説明してしまったので、駆け足すぎた感じになったように思います。
たぶんColabとpython説明で1時間、パーセプトロンの学習方法復習して手で学習するので1時間、パーセプトロンの実装のところ1時間という感じで時間かけるべきなんだろうと感じました。
次回はこの続きで、活性化関数をシグモイドにかえて、前々回に説明した勾配降下法を使った式に変更し、その式の出し方も少し追いながら実装してテストできればと思います。
