ニューラルネットワークの仕組み入門

ディープラーニングの一種であるニューラルネットワークの仕組みを、手書き数字の認識を例に挙げて説明しています。ピクセルの輝度に対応する入力層のニューロンから始まり、中間層を経て、数字を表す出力層のニューロンに至る階層的な構造を示しています。ニューロン間の結合には重みが、ニューロンにはバイアスがあり、これらが層から層への情報の伝播を決定する仕組みを解説し、この多数のパラメータの適切な設定をコンピューターに探させるのが「学習」であると述べています。また、活性化関数として初期に用いられたシグモイド関数や、現在主流のReLU関数にも触れています。