これはITエンジニア向けの記事です。前置きはこちら。
記事中に間違いなどがあれば何卒ご指摘お願いします。

今回書くこと

この記事では、特に画像識別で大きな成果を挙げた畳み込みニューラルネットワーク¹の概要について書きます。
数式にはあまり触れませんので、そのあたりまで踏み込みたい方は専門の資料をご覧ください。

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今回書くこと

前回、多層パーセプトロンの重み更新の理論として、誤差逆伝播法の考え方の概要を、数式を使って説明しました。
しかし出てきた数式が出力層付近のみの式だったので、今回はすべての層に一般化した更新式を導きます。

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XOR問題：単純パーセプトロンの限界

単純パーセプトロンの学習によって論理演算（ANDやORなど）の役割を果たす識別器を作ることを考えます。
真 = 1, 偽 = 0 とおき、, それぞれでいずれかを入力します。
パーセプトロンを通過した結果、それらを論理演算した値（0または1）が出力されるようにします。

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単純パーセプトロン

動物の神経細胞（ニューロン）は、樹状突起という部位で他の細胞から複数の入力を受け取り、入力が一定値以上に達すると信号を出力する（これを「発火する」と言ったりします）とされており、それをモデル化したものとして形式ニューロンというものが提案され、さらに応用してパーセプトロンというモデルが発明されました。¹
と、難しそうなことを書きましたが、ざっくり絵にするとこんな感じです。

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教師あり学習

大量のメールがあって、それぞれ人間の目でSPAMかどうかが判定済みであるとします。
それらのメールの何となくSPAMっぽい2単語「主人」「オオアリクイ」に注目し、各メールにそれらの単語が何回出てくるかを数えてグラフにプロットしたら下記のようになったとします。
（「主人」出現回数を、「オオアリクイ」出現回数をとおきます。）

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はじめに

ディープラーニングとか熱いですよね。

ライブラリやネットサービスを使えばそういう技術を試すことはできるのですが、基本的な理論を知っておくのは大切なんじゃないかと思います。
しかし、本やネットの情報は大学初等レベルの数学の知識を前提としているものが多く、高卒の僕なんかには大変つらいです。
そこで、この記事シリーズでは、「こう言ってくれれば僕でもわかった」という観点で、機械学習の基本について説明みたいな事を書いていこうと思います。
「長いけど平易」な感じを目指します。

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