ニューラルネットワークチュートリアルのプログラミング：ヴィンテージスタイル

ニューラルネットワークチュートリアルで学ぶプログラミング：ヴィンテージスタイルの魅力

祖先の方法を研究することによるニューラルネットワークの基礎数学

神経生理学者ウォーレン・マクロックと数学者ウォルター・ピッツは神経ネットワークを生物学的な脳のモデルとして最初に説明した人物の一人でした。

1959年、スタンフォードのバーナード・ウィドローとマシアン・ホフはアイフォン回線のエコーを除去するためにアイデアを応用してMADALINEという最初のニューラルネットワークを製品化しました。それは今でも使用されています！ (Stanford History of Neural Networks).

時代の変化（抽象化）

ウィドローが使用したコード、ツール、プラットフォーム、および関連する手法は、現在のコード、ツール、プラットフォーム、および関連する手法とは異なります。比較的簡単なニューラルネットワークは、現在ではわずか数行のコードで実現できます。

そのため、多くのチュートリアルはより簡単なアプローチに集中しています。これらのより簡単なアプローチは、パッケージと呼ばれる高度に開発されたソフトウェアライブラリを活用しています。

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これらのパッケージの使用は、ニューラルネットワークの基礎的な複雑さや数学を隠しているため、ユーザーはネットワークのアーキテクチャを設計し実装することにより、低レベルの計算詳細に取り組むことなく取り組むことができます。

トレードオフと欠点

しかし、学習の過程では、その抽象化はトレードオフを生み出します。これらの抽象化により、いわゆる人工ニューラルネットワークのドライブと有効化する基本的な数学や関連原則を完全に理解し学ぶことがより困難になる場合があります。このチュートリアルでは、その基礎的な数学を一部明らかにします。

ようこそ

機械学習モデルの多目的なクラスであるニューラルネットワークに関するこの包括的なチュートリアルへようこそ。ニューラルネットワークは、回帰、分類、および生成的AIモデルにおける一意の出力の生成など、広範な応用領域を持っています。これらは、画像認識、テキスト解釈、自動運転車など、画期的なAIおよびMLアプリケーションの基盤です。この記事の中で、私たちはニューラルネットワークの基礎を探求します。

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