"0"からAI~ふらっとどうぞ~スマートフォン用の表示で見る"0"からAI~ふらっとどうぞ~自分は独学でゼロからAIについて学んでいる学生です。このブログは主にAIやネットワークの基本を理解できるようにブログという形で分かりやすくアウトプットしたものです。AIについて学びたいなと思っている方。このブログで勉強して見てください!またある程度AIについて知識がある方も何かをを得るヒントにしてくてくれれば幸いです。@0AI102019-01-06基礎の基礎の基礎。コンピューターからニューロンのモデル化Tweetみなさんこんにちは、あけましておめでとうございます今日も張り切って活きましょう。前のことですが、前回は一旦AIから離れて情報伝達の仕組みを生物学的な観点から勉強しました。見ていない方は是非確認してみてください。Neuron)=人口ニューロンについて説明します。神経伝達の基本的な仕組みをちょっと理解するだけでかなり自分の理解が深まっていると感じられると思います。ANの入力から出力までの流れを理解しようニューロンはこのようにモデル化されます。ニューロンが情報を多く受け取るための枝分かれした樹状突起があるように、モデル化されたニューロン(AN)でも多くの情報が受け取れるように入力が複数存在します。この場合だと3つですね!受け取った入力それぞれには結合荷重とも言われる「重み」をかけます。この重みはニューロンで言うところのシナプスの伝達効率に例えられます。重みの値が大きいほど伝達効率がいい=出力する上で重要な要因となると言えてニューロンの表現力を決定する大切な要因です。入力と重みを掛け合わせた値の総和に「バイアス」を足します。「バイアス」とはニューロンで言うところのニューロンの感度に例えられバイアスの大きさに応じてニューロンの興奮しやすさが設定されます。これらの値を「活性化関数」へと代入します。活性化関数とはニューロンを興奮させる関数で出力への最終段階であり、ニューロンが複雑な表現をするために必要不可欠な存在です。(今後活性化関数についてブログをあげる予定です。)こうしてようやく出力を得られ、次のニューロンに入力値として伝達されて行きます。ニューロンの入力から出力までの流れを理解した上で次は数式で理解しましょう。意外と簡単?数式での理解。次にこれらを数式として捉えてみましょう。・・むずそう(ちなみに左辺はYです)複雑そうですが大丈夫です。さっきのことを理解していれば楽勝ですよ!!早速式を組み立てて行きます。1:入力にそれぞれ重みをかける(入力をX、重みをWとします。)重みとはシナプスの伝達効率のことでしたね。添字でk種類の入力と重みをかけたものが存在しています。)3:その総和にバイアスを加えるバイアスはニューロンの感度でした。4:活性関数に代入(活性関数をf(x)とする。18:14基礎の基礎の基礎。コンピューターからニューロンのモデル化Tweet関連記事2018-11-23今こそ確認しておくべき。ニューロンの仕組みこの記事はニューラルネットワークのモデルとなっている「ニュ...2018-09-22さあ!AIに「眼」を与えよう。~畳み込み層について~この記事はCNNの中でも重要な役割を担っている「畳み込み層」に...2018-09-08発表します。自分が今持てる力ででき...2018-08-18機械学習の種類~まとめ~こんにちは!今日も張り切っていきましょう。あなたのAI像が変わる本。今こそ確認しておくべき。はてなブログPro自分はゼロからAIについて独学で学んでいる大学生です。当ブログはAmazon.co.jpアソシエイトに参加しております。最新記事オートエンコーダをザッと知りたい人はこちら。(4)あなたへリンクはてなブログブログをはじめる週刊はてなブログはてなブログPro当ブログはAmazon.co.jpを宣伝しリンクすることによってサイトが紹介料を獲得できる手段を提供することを目的に設定されたアフィリエイト宣伝プログラムである、Amazonアソシエイト・プログラムの参加者です。はてなブログをはじめよう!zawapythonさんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。