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ゼロから作るDeep Learning

【ニューラルネットワークの基礎研究31】ニューラルネットワークによる関数近似の検証（中間層１層の場合） 2018.08.02 【遠藤 理平｜ゼロから作るDeep Learning】

【ルンゲ・クッタで行こう！】水平自由単振子運動シミュレーション 2018.05.30 【遠藤 理平｜ゼロから作るDeep Learning｜仮想物理実験室】

【ニューラルネットワークの基礎研究30】任意の初期条件に対する運動を学習（重力＋空気抵抗力） 2018.05.26 【遠藤 理平｜ゼロから作るDeep Learning】

【ルンゲ・クッタで行こう！】単振子強制振動運動シミュレーション 2018.05.25 【遠藤 理平｜ゼロから作るDeep Learning｜仮想物理実験室】

【ニューラルネットワークの基礎研究29】放物運動の初期位置と初速度と経過時間から位置と速度を学習 2018.05.23 【遠藤 理平｜ゼロから作るDeep Learning】

【ニューラルネットワークの基礎研究28】放物運動の現在の位置と速度から未来の位置と速度を学習 2018.05.22 【遠藤 理平｜ゼロから作るDeep Learning】

【ニューラルネットワークの基礎研究27】放物運動の粘性抵抗係数と初速度と投射角度から飛距離を学習してみる 2018.05.10 【遠藤 理平｜ゼロから作るDeep Learning】

【ニューラルネットワークの基礎研究26】放物運動の軌跡から粘性抵抗係数と慣性抵抗係数を見積もる 2018.05.08 【遠藤 理平｜ゼロから作るDeep Learning】

【ニューラルネットワークの基礎研究25】放物運動の軌跡から空気抵抗係数を学習してみる 2018.05.07 【遠藤 理平｜ゼロから作るDeep Learning｜仮想物理実験室】

【ニューラルネットワークの基礎研究24】LASSO回帰因子を損失値に応じて小さくしてみる 2018.05.05 【遠藤 理平｜ゼロから作るDeep Learning】

【ニューラルネットワークの基礎研究23】LASSO回帰因子を学習回数に応じて小さくしてみる 2018.05.03 【遠藤 理平｜ゼロから作るDeep Learning】

【ニューラルネットワークの基礎研究22】重み減衰のためにLASSO回帰因子を与えてみる 2018.05.01 【遠藤 理平｜ゼロから作るDeep Learning】

【ニューラルネットワークの基礎研究21】重みの初期値依存性 2018.04.28 【遠藤 理平｜ゼロから作るDeep Learning】

【ニューラルネットワークの基礎研究20】層数やユニット数による学習結果の違いについて６（関数の入力数と出力数を一致させた構造）の続き 2018.04.24 【遠藤 理平｜ゼロから作るDeep Learning】

【ニューラルネットワークの基礎研究19】層数やユニット数による学習結果の違いについて６（関数の入力数と出力数を一致させた構造） 2018.04.22 【遠藤 理平｜ゼロから作るDeep Learning】

【量子力学再入門2】自由空間中の相互作用しない量子粒子２個の運動 2018.04.21 【遠藤 理平｜ゼロから作るDeep Learning】

【ニューラルネットワークの基礎研究18】層数やユニット数による学習結果の違いについて５（角振動数が変化する三角関数）の続き 2018.04.20 【遠藤 理平｜ゼロから作るDeep Learning】

【ニューラルネットワークの基礎研究17】層数やユニット数による学習結果の違いについて５（角振動数が変化する三角関数） 2018.04.19 【遠藤 理平｜ゼロから作るDeep Learning】

【ニューラルネットワークの基礎研究16】関数形ごとの学習成果の比較 2018.04.19 【遠藤 理平｜ゼロから作るDeep Learning】

【ニューラルネットワークの基礎研究15】層数やユニット数による学習結果の違いについて４（底が変化する指数関数）の続き２ 2018.04.18 【遠藤 理平｜ゼロから作るDeep Learning】

【ニューラルネットワークの基礎研究14】層数やユニット数による学習結果の違いについて４（底が変化する指数関数）の続き 2018.04.17 【遠藤 理平｜ゼロから作るDeep Learning】

【ニューラルネットワークの基礎研究13】層数やユニット数による学習結果の違いについて４（底が変化する指数関数） 2018.04.15 【遠藤 理平｜ゼロから作るDeep Learning】

【ニューラルネットワークの基礎研究12】学習効果を高めるにはディープ（層数）と並列数（ユニット数）のどちらが有効か？ 2018.04.13 【遠藤 理平｜ゼロから作るDeep Learning】

【ニューラルネットワークの基礎研究】層数やユニット数による学習結果の違いについて３（べきが変化するべき関数）の続き２ 2018.04.12 【遠藤 理平｜ゼロから作るDeep Learning】

【ニューラルネットワークの基礎研究】層数やユニット数による学習結果の違いについて３（べきが変化するべき関数）の続き 2018.04.11 【遠藤 理平｜ゼロから作るDeep Learning】

【ニューラルネットワークの基礎研究】層数やユニット数による学習結果の違いについて３（べきが変化するべき関数） 2018.04.10 【遠藤 理平｜ゼロから作るDeep Learning】

【ニューラルネットワークの基礎研究】層数やユニット数による学習結果の違いについて２（係数が変化する２次関数）の続き３ 2018.04.09 【遠藤 理平｜ゼロから作るDeep Learning】

【ニューラルネットワークの基礎研究】層数やユニット数による学習結果の違いについて２（係数が変化する２次関数）の続き２ 2018.04.08 【遠藤 理平｜ゼロから作るDeep Learning】

【ニューラルネットワークの基礎研究】層数やユニット数による学習結果の違いについて２（係数が変化する２次関数）の続き 2018.04.06 【遠藤 理平｜ゼロから作るDeep Learning】

【ニューラルネットワークの基礎研究】層数やユニット数による学習結果の違いについて２（係数が変化する２次関数） 2018.04.06 【遠藤 理平｜ゼロから作るDeep Learning】

【ニューラルネットワークの基礎研究】層数やユニット数による学習結果の違いについて１（１変数の２次関数）の続き３ 2018.04.05 【遠藤 理平｜ゼロから作るDeep Learning】

【ニューラルネットワークの基礎研究】層数やユニット数による学習結果の違いについて１（１変数の２次関数）の続き２ 2018.04.05 【遠藤 理平｜ゼロから作るDeep Learning】

【ニューラルネットワークの基礎研究】層数やユニット数による学習結果の違いについて１（１変数の２次関数）の続き 2018.04.05 【遠藤 理平｜ゼロから作るDeep Learning】

【ニューラルネットワークの基礎研究】層数やユニット数による学習結果の違いについて１（１変数の２次関数） 2018.04.04 【遠藤 理平｜ゼロから作るDeep Learning】

ゼロから作るDeep Learningニューラルネットワークでフーリエ変換を学習させてみよう１ 2017.04.29 【遠藤 理平｜ゼロから作るDeep Learning】

ゼロから作るDeep Learning層数とニューロン数による学習効果の違い 2017.04.28 【遠藤 理平｜ゼロから作るDeep Learning】

ゼロから作るDeep Learning学習後の各層ニューロンの重みの可視化 2017.04.27 【遠藤 理平｜ゼロから作るDeep Learning】

ゼロから作るDeep Learning三角関数のサンプリング学習（WebWorkersによる並列計算） 2017.04.25 【遠藤 理平｜ゼロから作るDeep Learning】

ゼロから作るDeep Learning順伝播型ニューラルネットワーク「FFNNクラス」の実装（JavaScript） 2017.04.23 【遠藤 理平｜ゼロから作るDeep Learning】

ゼロから作るDeep Learning誤差逆伝搬法（バックプロパゲーション）の導出 2017.04.18 【遠藤 理平｜ゼロから作るDeep Learning】

ゼロから作るDeep Learning1n1型２層ニューラルネットワークで１変数関数を学習させてみる３：ニューロン数による学習効果の違い 2017.04.17 【遠藤 理平｜ゼロから作るDeep Learning】

ゼロから作るDeep Learning1n1型２層ニューラルネットワークで１変数関数を学習させてみる２：勾配法による学習計算アルゴリズムの実装 2017.04.14 【遠藤 理平｜ゼロから作るDeep Learning】

ゼロから作るDeep Learning1n1型２層ニューラルネットワークで１変数関数を学習させてみる１：勾配法による学習計算アルゴリズム 2017.04.13 【遠藤 理平｜ゼロから作るDeep Learning】

ゼロから作るDeep Learning準備３：多変数関数の数値微分と極小値の探索 2017.04.12 【遠藤 理平｜ゼロから作るDeep Learning】

ゼロから作るDeep Learning1n1型２層ニューラルネットワークの実装（学習なし） 2017.04.11 【遠藤 理平｜ゼロから作るDeep Learning】

ゼロから作るDeep Learning１層ニューラルネットワークへのバイアスと活性化関数の追加 2017.04.10 【遠藤 理平｜ゼロから作るDeep Learning】

ゼロから作るDeep Learning１層ニューラルネットワークの実装（バイアスなし、活性化関数なし、学習なし） 2017.04.09 【遠藤 理平｜ゼロから作るDeep Learning】

ゼロから作るDeep Learning準備２：ベクトルと行列の積を計算する関数の実装 2017.04.08 【遠藤 理平｜ゼロから作るDeep Learning】

ゼロから作るDeep Learning準備：行列の和と積を計算する関数の実装 2017.04.07 【遠藤 理平｜ゼロから作るDeep Learning】