今回は「ゼロから作るDeepLearning」で紹介されている各種パラメータ最適化手法を、書籍のPythonのサンプルコードをベースに、Rubyで実装してみました。各手法のロジックについては書籍で説明されていますので割愛します。今回も引き続き「ゼロから作るDeepLearning」をベースに、前回数値微分で実装した学習アルゴリズムの誤差逆伝播法版をRubyで実装してみました。計算の内容等は書籍を参照いただくとして、Rubyで実装した際のポイントを説明していきたいと思います。今回も引き続き「ゼロから作るDeepLearning」をベースに、数値微分による学習アルゴリズムをRubyで実装してみました。前回に引き続き書籍「ゼロから作るDeepLearning」をベースに、前回NArray配列として扱うようにしたMNISTデータに対して推論処理を行うニューラルネットワークを実装してみます。ニューロンの構成は下記の通りです。機械学習RubyからMNISTのデータセットを扱えるように、書籍「ゼロから作るDeepLearning」のコードをベースにMNISTのデータセットをNArray配列としてロードするコードを書いてみました。コード全体を掲載します。書籍「ゼロから作るDeepLearning」で紹介されている3層ニューラルネットワークをRubyで実装してみました。実装したコード全体を掲載します。DeepLearning最近「ゼロから作るDeepLearning」を読み始めました。この本ではプログラミング言語としてはPythonを使用していて、配列や行列の演算にはNumPyが使われています。