ニューラルネットワークは、人の脳のしくみをまねた計算モデル。
ニューロン どうしを
重み でつなぎ、
活性化関数 を通して
最終的な答えを出します。
試行錯誤で 損失 が小さくなるよう、自動で重みを調整するのが「学習」です。
試行錯誤で 損失 が小さくなるよう、自動で重みを調整するのが「学習」です。
📍 データと予測
−1
+1
🧠 ネットワーク
2 層
4 個
🎲 データセット
⚙️ 学習設定
📊 学習の進み
エポック
0
0
損失
--
--
正解率
0%
0%