深層学習をスクラッチで書いていく
どうも、こんにちは。Yotです。
Tensorflow,Keras,scikit-learnなどなど使って、これまで深層学習をやってましたが、
これから何回かに分けて、深層学習をスクラッチで書いていきます。
記念すべき第一回は、実装するもの等を列挙したいと思います。
実装は、次回からです。
使うライブラリ
・Numpy
これだけ使わせてください、何卒。
学習するもの
アイリスの分類分け。よくあるやつ。
実装するもの（予定）
・活性化関数（Sigmoid、Relu、Elu、Softmax）
・損失関数（最小二乗誤差、クロスエントロピー誤差）
・最適化関数（SDG）
・数値微分（、誤差逆伝搬法）
・上4つを使ったモデルクラス
それぞれ1個ずつ作成すれば、だいたい大丈夫ですが、せっかくなのでいくつか作って解説していきます。
それでは、次回からは、実装に移っていきたいと思います！
