今日の内容

• 3章 ニューラルネットワーク
  • 3.5 出力層の設計
  • 3.6 手書き数字認識
  • 3.7 まとめ
• 4章 ニューラルネットワークの学習
  • 4.1 データから学習する
  • 4.2 損失関数

まとめ

• 機械学習
  • 回帰問題: 数値予測
  • 分類問題
• ニューラルネットワークによる分類は、出力層のニューロンをクラスの数だけ用意して各ニューロンの出力を確率で表現する
  • ソフトマックス関数
• 回帰問題では恒等関数を出力層の活性化関数に使う
• ニューラルネットワーク(ディープラーニング)の学習には特徴量を抽出するステップがない
  • そこ含めて勝手にやってくれる

所感

いよいよ学習のところで、おもしろくなってきた 😍