第4回目 今日の日直:まーこ

第4回目 今日の日直:まーこ

初めまして!第一期AIドル候補生、まーこです!

わたしは大学時代物理学科で素粒子の研究をしてました。なので数学や統計学に毛嫌いはないのですが、実はプログラミング経験があまりないので、コードを書くのは苦手です。日々pythonとにらめっこしながら格闘しております、、、。

AIドル候補生の中でもみんな得意・不得意が違うので、講座の前後ではお互いに分からないところを教え合いっこしたりしてます。

AI実装検定取得目指してみなさんも私たちと頑張りましょう!

-本日の学習内容-

■パラメータの更新 〜偏微分〜 p107まで

誤差関数が最小になるようなウェイト(w)を見つけるための方法についてです。

前回までは理解しやすくするために、入力値x、ウェイトw、xとwの合算値a、出力値y、正解値tのすべてが1つずつであると仮定しました。

ただし、実際のニューラルネットワークはこれらが1つであるということはなく、今回はこれらをそれぞれ2つずつに増やしたときどういった計算になるか、ということを勉強しました!

出力値が2つになると誤差関数は2変数関数になります。2変数関数を可視化すると風呂敷広げたみたいになるんですね。オモシロイ。

出欠

出席: 7人

欠席: 1人

宿題

なし

来週の範囲

パラメータの更新 〜偏微分〜 p108から

(pythonで実装してみるところからです)

感想

今回の講座から偏微分が登場しました。

候補生のみんなは、そこまでつまづくことなくスムーズに理解できていたようです。私も大学の記憶を引きずりだして何とかついていけました、、、。

来週からは私の苦手な実装パートが始まるので、気合を入れていきます!

p.s偏微分記号っていっぱい並んでいると顔に見えてきませんか?(∂∂)(∂∂)(∂∂)/