ガナリヤのQrunchガナリヤのQrunch競プロなどをします。重みの初期値の設定はすごく大事。この設定によって、学習率や過学習のスピードが著しく変わる。DNNでは、モデルのパラメータを修正して、目的地をきちんと求めることを目的としている。Affine変換は行列の積で表される変換らしい。画像をある方向に傾けたりサイズを変えたりするもの。NNだと、普通の行列積の重みWの層に値する。これまでの通常の数値微分を毎回やると計算量が著しくひどい。よって、誤差逆伝播法という物を使う。現実では、確定システムだとうまく作用しない。ありとあらゆることが不確定養素を持つためである。よって、確率に基づいたシステムが必要である。ニューラルネットワークはたくさんのデータを駆動に機能する。機械学習は特徴量を人間が選ぶ必要があるが、ニューラルネットワークはそれごとすべて完全にNNにやらせてしまう。f(A_i)$となるただし、$f$は活性化関数。人工知能は「現実」を抽象化して「記号化」することが大切である。活性化関数が大事だなぁという内容。活性化関数関数がないと、ただの線形式になって、いらない表現・計算量が増える。そのためにいろいろな活性化関数があるので活用しようね、という回。複合になりそうなのでもっかいやる。今までQiitaとはてな、Scrapboxを使ってきましたがどうしてもQiitaだと個人的には丁寧に書かないとというイメージがありました。