ニューラルネットワークの基礎 — ディープラーニング入門：Chainer チュートリアル

ニューラルネットワークとは¶ ニューラルネットワークは、微分可能な変換を繋げて作られた計算グラフ (computational graph) です。 本章では、まずは下の図のような、円で表されたノード (node) に値が入っていて、ノードとノードがエッジ (edge) で繋がれているようなものを考えます。 この図でいうノードの縦方向の集まりのことを層 (layer) と呼びます。 そしてディープラーニング (deep learning) とは、層の数が非常に多いニューラルネットワークを用いた機械学習の手法や、その周辺の研究領域のことを指します。 層（layer）¶ 上の図は、ニューラルネットワークを用いて、ワインに関するいくつかの情報から、そのワインが「白ワイン」なのか「赤ワイン」なのか、というカテゴリを予測する分類問題を解く例を表しています。 左側から、最初の層を入力層 (input

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