放送大学のゼミとして開催されたものです。東京文教学習センターにて、森川肇先生がご実施くださいました。今後、第二回:7月5日(金)、第三回:8月23日(金)と継続して開催の予定です。
テキストは、『本当に必要な数字だけでわかるニューラルネットワークの理論と実装』を用います。ただし、初回は、ディープラーニングの仕組みの説明とExcelを使った実践演習が行われました。Pythonを使ってという部分は、次回以降ということで、書籍も『Excelでわかるディープラーニング超入門』の内容も取り入れられて、まずはディープラーニングを体験してみようという内容でした。
ニューロンがつながって行われるディープラーニングの仕組み、ニューロンの反応をシグモイド関数(ロジスティック関数)で表現すること、ベクトルの内積の計算、最小二乗法、勾配降下法などの説明が行われたのちに、excelを活用して、課題1「〇×画像の識別」、課題2「回帰分析」を行いました。
「〇×画像の識別」では、隠れ層に乱数を設定して、入力層から隠れ層を、隠れ層から出力層をロジスティック関数で推定し、誤差を最小化する仕組みにより、重みと閾値を決定しました。これにより、〇や×の画像を認識させるものです。
「回帰分析」では、年齢と血圧の相関をまずはexcelの関数を使用して計算した後に、ソルバーを用いて、勾配降下法で推定して、相互の結果が一致することを確認しました。
次回は、いよいよPythonを使った演習に入ります。残念ながら、次回は参加できませんが、3回目の回には参加したいと思います。2回目の分は自習で頑張ります。
▼テキストの『本当に必要な数字だけでわかるニューラルネットワークの理論と実装』
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