Machine Learning の第四週。 今週はニューラルネットの導入。ロジスティック回帰のあとなので、シグモイド関数を用いたニューラルネットはすごく自然な発想に思える。#ml
プログラミングの課題は、ロジスティック回帰の学習の際のコスト関数や勾配の計算のベクトル化、複数クラスへの分類の場合、学習済みニューラルネットを用いた画像からの数字の認識。
ベクトル化は、自分も含めて、先週最初に書いた時点でベクトル化して書いてた人が多そうだけれど。
ニューラルネットでの数字の認識は、ちょこっと書いただけで動いて、これだけ認識できるのを見ると、ちょっと「おお〜」と思うね。実例で規模感が分かるのも良い。学習の方の話が気になるけれど、それは次週。