ニューラルネット_2

2021/05/09

「ニューロンの働き方を数学で表現するに方法いかに
 [1-2][ディープラーニング]」

「ニューロンは大きく三つにわかれたり本体・軸索・樹状突起と
 [シナプスと樹状突起の違いがわからない][ディープラーニング]」

「入力は軸索とおり本体に閾値以上は反応をする
 [][ディープラーニング]」

「NN(ニューロネット)の数学モデルは以下の式出力常に0かuだと 
 [y=u(w1x1+w2x2+w3x3-θ)[][ディープラーニング]」

「この式のθは負で扱いをプラスにせんとバイアスかける
 [y=Σ(WiXi)、W0=-1,X0=θとして閾値を入力として扱う][ディープラーニング]」

「ニューロンをモデル化するにユニットという概念を導入す
 [][ディープラーニング]」

「ユニットをネットワーク化したものはニューラルネットのモデルといえる
 [][ディープラーニング]」

「入力と出力がありそのあいだ何層かある中間層が
 [][ディープラーニング]」

「このときにネットワークの作り方色々あって階層化する
 [発展させたものが畳み込みニューラルネットワークという][ディープラーニング]」

「このネット中間層の関係が画像識別するアイデアに
 [NNは自らが判断][ディープラーニング]」

「NNが判断するを自らが学習するに特徴がある
 [][ディープラーニング]」

「NNの特徴決めるパラメータ取り込いむ時に教師の有無が
 [][ディープラーニング]」

「この本の場合は『教師ある場合』事前に学習するが必要
 [][ディープラーニング]」

「そのあとは自ら学びパラメータ変更をして成長したり
 [][ディープラーニング]」

「学習は重み・バイアス決めることコスト関数最小化なり
 [][ディープラーニング]」

「予測値と正解値との差の２乗誤差総和をとって最小化する
 [最小２乗法、統計学では回帰分析][ディープラーニング]」

「AIが人を越えたる特異点呼んでいるらしシンギラリティと
 [Singularity:特異点][ディープラーニング]」

「AIが人を越えるは予測では2045年と言われているが
 [将棋や囲碁では既に越えている][ディープラーニング]」