Pythonコードで理解するニューラルネットワーク入門
Pythonコードで理解するニューラルネットワーク入門
ニューラルネットワークの仕組みや挙動を、数学理論からではなく、Pythonコードから理解しよう。フルスクラッチでニューラルネットワーク（DNN：Deep Neural Network）を実装していく。
■ 基礎編 ■
第1回 Pythonでニューラルネットワークを書いてみよう（2022/02/09）
- 本連載（基礎編）の目的
・本連載（基礎編）の特徴 - ニューラルネットワークの図
- 訓練（学習）処理全体の実装
- モデルの定義と、仮の訓練データ
- ステップ1. 順伝播の実装
・1つのノードにおける順伝播の処理
・重み付き線形和
・活性化関数：シグモイド関数
・活性化関数：恒等関数
・順伝播の処理全体の実装
・順伝播による予測の実行例
・今後のステップの準備：関数への仮引数の追加
第2回 図とコードで必ず分かるニューラルネットワークの逆伝播（2022/02/16）
- ステップ2. 逆伝播の実装
・逆伝播の目的と全体像
・損失関数：二乗和誤差
・1つのノードにおける逆伝播の処理
・（1）逆伝播していく誤差情報
・（2）活性化関数を偏微分
・（3）線形和を重み／バイアス／入力で偏微分
・（4）各重み／バイアス／各入力の勾配を計算
・逆伝播の処理全体の実装
・逆伝播の実行例
第3回 Pythonで実装するニューラルネットワークを完成させよう（2022/02/28）
- ステップ3. パラメーター（重みとバイアス）更新の実装
・1つのパラメーターの更新
・パラメーター更新の処理全体の実装
・パラメーター更新の実行例 - 3つのステップを呼び出す最適化処理の実装
・最適化処理：学習方法と勾配降下法
・最適化の処理全体の実装 - 回帰問題を解くデモ
■ 応用編 ■
第4回 NumPyでニューラルネットワークをフルスクラッチ実装してみよう（2022/06/22）
- 本連載（応用編）の目的
- 本連載（応用編）のポイント
- NumPyのインポート
- 訓練（学習）処理全体の実装
- モデルの定義と、仮の訓練データ
- ステップ1. 順伝播の実装
・1つの層における順伝播の処理
・重み付き線形和
・活性化関数：シグモイド関数
・活性化関数：恒等関数
・順伝播の処理全体の実装
・順伝播による予測の実行例
・今後のステップの準備：関数への仮引数の追加 - ステップ2. 逆伝播の実装
・損失関数：二乗和誤差
・1つのノードにおける逆伝播の処理
・（1）逆伝播していく誤差情報
・（2）活性化関数を偏微分
・（3）線形和を重み／バイアス／入力で偏微分
・（4）各重み／バイアス／各入力の勾配を計算
・逆伝播の処理全体の実装
・逆伝播の実行例 - ステップ3. パラメーター（重みとバイアス）更新の実装
・1つのパラメーターの更新
・1つの層内にある全パラメーターの更新
・パラメーター更新の処理全体の実装
・パラメーター更新の実行例 - 3つのステップを呼び出す最適化処理の実装
・最適化の処理全体の実装 - 回帰問題を解くデモ
■ 発展編 ■
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