積の形だと数値計算しづらいので、両辺に対数を取って和の形に変形する。Eが負の尤度関数なのは、学習するときには誤差を減らす方向に進めたいから。正解が「t」なのは、teacher(=教師データ)が由来と思われる。2.5.15)の多変量版なので、添字jが増えている。機械学習で1回分のデータを処理するときの単位。epochsで学習回数となる。10エポックで10回分の学習を行うことを示す。「多クラスロジスティック回帰」は、共通の入力を持つ複数のパーセプトロンを並べたものと考えればよい。分類したいクラスの数だけnOutを設定する。(後述の)多層パーセプトロンだと1段目の出力が2段目の入力になるので、分けておく必要がある。正と予測してどれくらい正解したか/しなかったか、負と予測してどれくらい正解したか/しなかったかを行列で表現する。よると以下のものがあるが、それ以外の読み方をされる事例もある模様。英語だとbackpropagation(誤差を表す語がない)のに、日本語だと『誤差』逆伝播法となっている。error」と記している。シグモイド関数はハイパボリックタンジェントを用いて表すことができる。次に現れる乱数が限られてしまう』こと。機械学習に用いると、乱数の偏りも学習されそうな気が。<http://www.math.sci.hiroshima-u.ac.jp/~m-mat/MT/mt.html>`_)は、説明を読む限り良い選択であるように見える。考案者のホームページには各言語向け実装のリンクも記載されている。連続するメモリ空間へのアクセスになるので、キャッシュ効率が高いため。Javaでは、多次元配列は1次元配列を束ねたものになる(※)ため、メモリ確保時に複数スレッドが競合したり、GCによってメモリが再配置されることにより、分断されたメモリ配置になる可能性があるかもしれない。活性化関数の呼び出しインターフェースをinterfaceで定義し、これをimplementsした活性化関数classを直接渡すという方法もあるのでは。条件付き確率の読み方がわからない。Bが起こったときのAの確率。式(3.3.1)は、結果として(ベクトル)vが得られたときの、隠れユニットの値が1となる確率を表す。p83の式(3.3.8)は、4行目の式の先頭に「=」が抜けているのではないか。処理としては不要だが、値を代入しないと、未初期化変数を読み出している扱いになるため、コンパイラがエラーを吐く。サンプルソースでは省略されている箇所もある。