「ニューラルネットワークのプログラミング方法」
ニューラルネットワークのプログラミング方法
ゼロからニューラルネットワークを実装するステップバイステップガイド
この記事では、ゼロからニューラルネットワークを構築し、手書き数字を分類するために使用します。
「なぜ既存のニューラルネットワークを再作成するのですか？」と聞かれるかもしれません。お気に入りの機械学習フレームワークを使用して終わりにすることはできませんか？はい、ニューラルネットワークを構築するために使用できる多くの既製のフレームワークがあります（Keras、PyTorch、TensorFlowなど）。これらのいずれかを使用することで、ニューラルネットワークをブラックボックスのように扱うことが容易になります。
これは常に悪いことではありません。しばしば、問題に取り組むためにこのレベルの抽象化が必要ですが、ニューラルネットワークを使用するためには、少なくとも内部で何が起こっているかの基本的な理解を持つことを心がけるべきです。
ニューラルネットワークをゼロから構築することは、私の意見では、その動作原理に深い理解を持つための最良の方法です。
この記事の最後までに、フィードフォワードアルゴリズムとバックプロパゲーションアルゴリズムについて学び、活性化関数とエポックとバッチの違い、そしてニューラルネットワークのトレーニング方法について理解することができます。また、手書き数字を認識するためにニューラルネットワークをトレーニングする例を示します。
この記事で使用されるすべてのコードは、こちらのGitHub [1]で利用できます。
ニューラルネットワークとは何ですか？
ニューラルネットワーク、または人工ニューラルネットワークは、機械学習アルゴリズムの一種です。コンピュータビジョン、予測、音声認識などのディープラーニングや人工知能システムの中核を形成しています。
人工ニューラルネットワークの構造は、時には脳の生物学的ニューラルネットワークの構造と比較されることがあります。ただし、この比較からあまり多くを引き出さないように注意することを常にお勧めします。確かに、人工ニューラルネットワークは生物学的ニューラルネットワークに少し似ているように見えますが、人間の脳のような複雑なものと比較するのはかなり大きな飛躍です。
ニューラルネットワークは、複数の層のニューロンから構成されています。各ニューロン層は、前の層の活性化に基づいて活性化され、前の層と結合する一連の重みによって…
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