Excelでニューラルネットワーク

AIアプリケーションに取り組むにあたり、

ニューラルネットワークと学習の部分をしっかり

イメージとして持っておかないと、まずい。

というわけで、書籍のネタを使って、

お手軽ニューラルネットワーク実装演習。

https://www.amazon.co.jp/Excelでわかるディープラーニング超入門-涌井-良幸/dp/4774194743/ref=nodl_

活性化関数はとりあえずシグモイド関数に限定、

3x4ピクセルの画像をでっち上げて、

丸を描いた画像を認識させてみる。

入力層、12粒、

隠れ層、3粒、

出力層、1粒の

シグモイドニューロンを作る。

重みと閾値を設定し、

セルの配置をちょっと工夫して、

学習させてみる。epoch=1.

ただし学習アルゴリズムをマクロで

実装するのは厳しいので、、、

アドオンを追加して、solver の魔法で♪

それにしたって、「どの値を調節して」

「どの値を1にしたいか」を意識して

適用するのだから、イメージはばっちり。

学習結果も、もちろんばっちりだし😊

シンプルに進めるのを優先したので、

複数画像をうまく使えないけど、、

ニューラルネットワークの処理、流れと、

学習のイメージは作れたはず。

これを基本のイメージとして、

ジェスチャー認識、

発話意図分類、

自動作曲、

自動採譜

に取り組んでいこう！

Amazonのジェフ ベゾスが言う、

「ゆっくりはスムーズ。スムーズは速い」

というやつで。