ディープラーニングについて 認識編での解説動画を見ながら 振り返りと要点の整理を行いましょう

ニューラルネットワークやユニットなどの用語を思い出すことができました

人間や動物の脳内にある神経細胞「ニューロン」同士のつながりを 人工的に表したものが「ニューラルネットワーク」だったね

ニューラルネットワークで「ニューロン」の役割をするのが「人工ニューロン」とも呼ばれる「ユニット」で その集まりを表すのが「層」だったな

ここまでは思い出せたぞ

「入力層」で外部からのデータを受け取って 「出力層」で結果を出力するんだったな

その「入力層」と「出力層」の間にあるのが「中間層」だな 少しずつ思い出してきたぞ

複数の「中間層」からなるニューラルネットワークを「ディープニューラルネットワーク」といって それが「ディープラーニング」だったね

「ニューラルネットワーク」の「入力層」で入力した画像は 「中間層」に渡されて計算と認識を行って 「出力層」で認識の結果を出力する…と 少しずつ整理ができてきました

ディープラーニングについておさらいできましたか？

画像と同じように 今回の場合は「文章」を「入力層」に渡せば 「出力層」で結果を出力することができるってことはなんとなく分かったけど…

ニューラルネットワークに学習させるためには 「入力層」にどんな値を渡せばいいんだろう？

「入力層」への入力もそうだけど、入力したあとの「出力層」では何が結果として出力されるんだろう？

うーん…これまで習ったことを活かせるのかな ？

画像認識の例があるから 文章の場合も一つずつ考えていけば 今の俺たちなら分かるんじゃないかな？

一度 みんなで一緒に考えてみようか！