ニューラルネットワーク

ニューラルネットワークの学習の仕組みをG検定向けに解説。順伝播と逆伝播、誤差関数の使い分け、誤差逆伝播法、勾配降下法と学習率、局所最適解までを整理します。

活性化関数の役割をG検定向けに解説。非線形性が必要な理由、ステップ関数からReLUへの変遷、回帰・二値分類・多クラス分類で変わる出力層の使い分けを整理します。

ニューラルネットワークの構造をG検定向けに解説。重みとバイアス、単純パーセプトロンのXOR問題、入力層・中間層・出力層、全結合層と順伝播を整理します。