記事「ニューラルネットワークの実践：ニューロンのスケッチ」についてのディスカッション

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この記事では、基本的なニューロンを作ります。単純に見えるし、多くの人はこのコードをまったくつまらない無意味なものだと考えるかもしれませんが、このニューロンの単純なスケッチを楽しく勉強してほしいと思います。コードを修正することを恐れず、完全に理解することが目標です。

前回の「ニューラルネットワークの実践：擬似逆行列(II)」では、専用計算システムの重要性と、その開発の背景について解説しました。今回の記事では、このテーマをさらに掘り下げていきます。この段階の内容を説明するのは決して簡単なことではありません。一見すると単純に思えるかもしれませんが、実は大きな混乱を招きやすい概念です。直感的に理解できそうでいて、実際には誤解を生みやすいものを説明するのは、なかなか難しい作業です。

では、今回の記事では何を扱うのでしょうか。本連載の目的は、ニューラルネットワークがどのように学習するのかを示すことです。これまで、ニューラルネットワークが異なるデータポイント間の相関関係をどのように確立するのかを探ってきました。ただし、これまでの方法は、前処理され、フィルタリングされたデータセットに対してのみ適用できるものでした。こうしたデータ環境では、ニューラルネットワークは既存の情報をもとに最適解を導き出せます。しかし、もしデータがフィルタリングされていない場合はどうなるのでしょうか。そのような状況で、ニューラルネットワークはどのようにして相関関係を見出すのでしょうか。ここで多くの人が誤解するのは、ニューラルネットワークが何らかのインテリジェンスを持っていると考えることです。人間のように自律的に物事を分類する方法を「学習する」と仮定しているのです。

この一般的な誤解が、ニューラルネットワークの説明を特に難しくしています。多くの場合、それを理解しようとする人々は、たとえデータ同士が何らかの関係を持っていたとしても、さまざまな種類の情報を選別する方法についての基本的な知識を欠いています。この点が、仕事をしたことがない人にとっては最も分かりにくい点です。その結果、説明を誤って解釈し、神経回路網がどのように機能するかについてさらなる混乱を招く可能性があります。

作者: Daniel Jose

[Gustavo Barbeiro Alonso]

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著者ダニエル・ホセ

素晴らしい記事だ。次の記事も楽しみにしているよ！

内容をありがとう。

[CODE X]

Gustavo Barbeiro Alonso #: 素晴らしい記事だ。次の記事も楽しみにしている！内容をありがとう。

ニューラルネットワークに関連した次のものは、さらに良いものになるだろう。そしてもっと楽しくなる。保証するよ。😁👍目的は、まさにニューラルネットワークがボンネットの下でどのように機能するかを示すことですから。

[Daniel Jose]

Gustavo Barbeiro Alonso #: 素晴らしい記事だ。次の記事も楽しみにしている！内容をありがとう。

細かいことですが、お気づきかもしれませんが。私も別のプロフィールに取り組んでいます。自分の知識をできるだけ多く、このコミュニティのみんなに伝えたいからだ。でも実際、ニューラルネットワークに関するコンテンツは、それらが実際にどのように機能するのかを説明するために正確に作られているんだ。コメントをありがとう。そして、私がその仕組みを皆さんにお見せするのを楽しんでいるように、皆さんがコンテンツを楽しんでくださることを願っています 🙂 👍。

[tombi Pamassi]

Daniel José # :

プチ情報：あなたがお気づきのように、私は他のプロフィールでも仕事をしています。私は、私の知識をコミュニティのすべてのメンバーに最大限に伝えたいと思っています。実際のところ、神経細胞に関するコンテンツは、その機能を説明するために明確に構成されています。コメントをありがとう。私は、あなたがこれらの機能がどのようなものであるかを理解することに喜びを感じるのと同様に、あなたがそれを理解することに喜びを感じることを望みます。

Bonjour Monsieur Daniel.あなたの記事を読み、素晴らしい内容であることを確信しました。MT5用のパーソナライズされたツールを入手するために、あなたのサービスを利用したいのですが。どうすればよいのかわかりません。