ニューラルネットワークの基礎 — パーセプトロンから多層へ
人間の脳には約860億個の神経細胞（ニューロン）が存在し、それぞれが数千のシナプ...
ソフトマックス関数の定義・性質・数値安定な実装
多クラス分類の出力層で「各クラスの確率」を出力したいとき、モデルの生の出力（ロジ...
Transformerをゼロから実装する — PyTorchで全コンポーネントを構築
Transformerのコードを読んで「何となく分かった気になっている」状態にと...
ハミルトニアンニューラルネットワーク（HNN）の理論を解説
ハミルトニアンニューラルネットワーク（Hamiltonian Neural Ne...
PINN（Physics-Informed Neural Network）の理論と実装を解説
PINN（Physics-Informed Neural Network、物理イ...
TransformerのFeed-Forward Network（FFN）の役割と実装
TransformerアーキテクチャにおいてSelf-Attentionと並んで...
深層学習における順伝播と誤差逆伝播を行列形式で理解する
深層学習の学習プロセスは、順伝播(Forward Propagation) と ...
【深層学習】pytorchでRNNを実装して時系列予測をする
RNN(Recurrent Neural Network)は、深層学習のアルゴリ...
【深層学習】埋め込み(Embedding)や埋め込み層の仕組みと実装を理解する
埋め込みとは、自然言語処理(Natural Language Processin...
パーセプトロンとは？仕組みと学習アルゴリズムをわかりやすく解説
パーセプトロン（Perceptron）は、1957年にFrank Rosenbl...