ｎｎｅｔのサイズは階層を表わすと思っていたら違った。
昨日のｓｉｎ関数を作るニューラルネットワークを視覚化できることがわかったので
サイズ１０でやってみると、
つまりサイズは中間層の数だった。
しかもとても単純なネットである。
線の太さは重みの数値の大きさ、黒は正の数で鼠色は負の数だろう。
B1とB2は重み１と決まっている入力。
次は入力層を複数にしたらどうなるのだろう。
こんな単純なＮＮなのに関数を表わすことがなぜできるのだろう？
これについて、普遍性定理というのがあることを知った。
ここにあらすじが書いてある。
「与えられた連続関数をどこまでも近似することができる３層のＮＮが必ず存在する」
という定理。
これをもっと視覚的にわかりやすく説明してあるのが次のサイト
初心者向けニューラルネットワークの基礎
これならＧｅｏで作れそう。
