出ました、上の図、よく見ますよね。
ディープニューラルネットワーク（DNN）の概略図です。
これ、矢印があると何となく分かった気がしますよね。
入って、出ていくんだ。。。
でもなんだかモヤっとする。
そう、ご察しの通り動作はあまり単純ではありません。静止画だと伝わらないのです。
ということでディープラーニングが学習する様子の動画を作りました。
自分もこのような動画を最初に見たら理解が早かったのに、と思います。
ニューラルネットワークの学習動作はこうです。 こうしてこうです。
画像認識（手書き文字認識）を例にしました。
ポイントは以下です。
- ネットワーク内で何度も往復している
- 重みWというものがデータを変化させて最後の数値を出している
- 重みWの変化が学習を意味している
静止画では分かりませんよね。
今回は手書き文字認識を題材にしましたが、他に分類や数値予測など目的によって出力層の計算方法が変わってきます。
次の記事でもう少し解説します。ページが重くなるので、この記事はここまでにします。