風邪がようやく治ったと思ったら、つれあいにうつってしまった。大変だ!
調べると、昨年も同じ時期に風邪になって二人ともひいてしまっていた。
さて、2か月ぐらいやっていた三角形を終えて、今度はNNに取り組もうと考えている。その方向は、「NNでもって、連続関数だったらどこまでも近似することができる」ということを調べること。
NNはブラックボックスであり、NNが何をやっているのか探るしかない。
Rでsin関数ができた時には感動した。
でも、なぜできたのか、何をしているのか、さっぱりわからない。
AIも同じものかもしれない。人間が作り上げたブラックボックスを理解するためにいろいろな入力をしてその出力から中身を探っている。
NNの場合は、それが脳のモデル化だということで興味がある。
プランはあるので、今度はどう表現するのかということが課題。
とりあえず、Geoでどこまで表現できるのかやってみる。Rも使う。
(1)Rのnnetを動かしてみた結果
(2)どういう仕組みか
(3)バックプロパゲーションをGeoでやってみる。
(4)普遍化定理のイメージをGeoでやってみる。
こんなプログラム。
参考「NNの学習の改善」