1 はじめに

斎藤康毅著「ゼロから作るDeep Learning」をもとにIvoryライブラリを作成していきます。

ニューラルネットワークの学習では、以下のようなパターンが見られます。

  1. 訓練データとテストデータの準備
  2. ネットワークの作成
  3. パラメータの初期値の設定
  4. 入力データの更新
  5. 順伝搬と逆伝搬の実行
  6. オプティマイザーによるパラメータの更新
  7. 上記の学習をイタレーション

Ivoryライブラリは、これら一連の流れを効率よく行えるように設計されます。

第1章では、上記のパターンを実行するための仕組みを構築していきます。