深層学習-1-誤差逆伝播法まで-20250616

これは私の学習のアウトプットです。深層学習の基本原理の理解を目指しました。

NotebookLMによる要約(一部修正)

ニューラルネットワークの基本原理の理解を目的とし、パッケージに頼らずにパーセプトロンや多層パーセプトロンの実装、AND、NAND、OR、XORゲートの構築方法を解説しています。また、活性化関数としてシグモイド関数やReLU関数を紹介し、ニューラルネットワークのフォワード伝播について説明しています。ソフトマックス関数と交差エントロピー誤差も扱われ、最後にMNISTデータセットを題材に、誤差逆伝播法を用いた2層ニューラルネットワークの具体的な実装と学習プロセスが示されています。