ゼロから作るDeepLearning 第三章後半

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線形代数

ディープラーニングは線形代数

$i$層の出力は

$A_i = Z_{i-1} {\times}A_i + B_i$

$Z_i = f(A_i)$
となる
ただし、$f$は活性化関数。

分類問題と回帰問題

分類問題は、データを0~9などに分類するやつ。
面白いやつだとラブライブのキャラをどれに分類する?っていうのあった。

回帰問題は、これまでの入力から出力を予測するやつ。

ソフトマックス関数

出力層にソフトマックス関数を使うことで
分類の確率として捉えることができる。
expを使うのは、値の大小をいい感じに強調してくれるらしい、うれしいね

感想

線形代数むずいね、苦手

明日

第四章を演る予定