Deep Learning入門：ニューラルネットワーク学習の仕組み

[@木原聡-s9w]

本気で分かりやすい動画です。 他の動画や書籍はどうしても微分過程での連鎖律とのつながりがイメージできないものが多い中、この動画であれば初学者に対しても理解を促しやすいと感じられました。

[@ken39rai]

自分の中ではこの動画が今まで見た中で一番わかりやすい。 ほかの動画は難しすぎるか簡単すぎるかどっちか。

[@oukaneki9768]

わかりやすい系って理論まで突っ込んでくれんからなぁ

[@xy8066]

分かった気にさせるものよりはしっかりやったほうが後々の理解度に繋がる。

[@AlexAlex-qh3ji]

簡単→詳細が徹底されていてすごくわかりやすい

[@ShokurosFishing2000]

全く理解できへんかったけどなんだこのワクワクする動画は！！！　 楽しい！！！！

[@nota5230]

窓際トレーディングシステムPMです。いろいろ見て勉強してましたが、腹落ちしました。素晴らしい具体例ですね。モジュールイメージがつきました。ありがとうございます。

[@ふせ-x2v]

こんなにすらすら明解に説明できるの凄い

[@kentodesuyo5837]

これが無料で見れるのが凄い。普通に有料コンテンツのクオリティ

[@xy8066]

数学好きだったので微分とか出てくるだけでワクワクです

[@9876543210289]

すっげぇわかりやすい…

[@wakaxx21]

本当にわかりやすいです。 今までいろんな動画や有料セミナー、書籍を読みましたがやっと理解できました。

[@Ajuman_]

えとね、控えめに言って神

[@ok3ch]

わかりやすいです！

[@TSABOTEN]

入門と専門の間を補間してくれる動画でとても役に立ちました

[@ttera3653]

これは目から鱗すぎる！！

[@EndMT]

分かりやすい

[@nakajimato2011]

ニューラルネットワークが人間の脳の構造を真似て発展したということを知って興味を抱きました

[@user-ej3ip4pu7q]

初学者です皆さんと一緒に勉強を頑張りたいです!!!!!!!!!!

[@JY_STATS]

ゼロつく読む前にこれ見たかった(笑)

[@voutubeY]

分かりやすいです。 ただ、BGM要らない！

[@jimmypariko]

或る乱数から始めて、1batch収束した結合重みバイアスと、別の乱数から始めて求めたそれとでは、値が異なります。多数batchを繰り返せば、同じ値に収束するのでしょうか？ PS.いつも参考にさせていただいてます、ありがとうございます。

[@マスタぜろ]

ある程度の収束はあるのだと思いますが、沢山の初期設定された乱数の入力から得られた出力の中で比較した結果、1番小さなEを採用すると言う事になるのではないかと考えました。

[@德永浩己]

ありがとうございます。

[@MuskMeron]

BGMなくして再アップロードしてほしい

[@ihmond]

実際はActivation関数(reluやtanh)がLinear演算の後に来るので、その偏微分も必要なんだけどね。ConvやMaxpoolingなどのレイヤよりも基本

[@junkashi2333]

ラウンドEラウンドbって、なんのために求めたの。bもwと同じように更新していくの？b"=b-ηなんちゃらみたいに

[@yomboh7033]

Bgm教えてください

[@kosukeniwa1178]

めちゃくちゃ早口な麻雀プロの鈴木たろうって感じの声だ