１週目はイントロということで、課題も無難にこなし２週目も受講し終わりました。
２週目はざっと以下のような内容でした。
ネットワークの種類の説明
feed forward network
recurrent network
symmetrically connected networks
以上３つの種類のネットワークの解説
パーセプトロンの解説
歴史的経緯からパーセプトロンを解説
パーセプトロンの幾何的な概念
weight spaceの話
急にweight spaceの話が出てきて、初め何を言っているのかわかりづらい
線形分離していることを説明しているようだ
パーセプトロンでなぜ学習できるか
input vector とweightをかけてうまく領域分けできますというのを原理的に解説した。
feasible regionをとれば領域分けは収束するよという話のようだ
パーセプトロンで何ができないのか
いわゆるxorがパーセプトロンで表現できないよという話
パーセプトロンは線形分離可能な問題しか扱えないという制限がある
結構むつかしいことをサラッと説明してしまうので、この講義だけだと完全理解は難しいかもしれません。
課題は、複数選択があるので選択式といっても案外難しいです。
