パーセプトロンはニューラルネットワークを構成する最小単位でありながら、自身もまた学習アルゴリズムの一つであり、流行りの機械学習を理解するうえでパーセプトロンを避けて通ることはできません。ここではニューロンが注目された経緯から徹底解説いたします。

量子力学を理解するにはまず、どのような現象が実際にあるのかを知らなければなりません。次にその現象の理論を構築するのですが、ポイントは観測事実が導出されるまでの過程ではどのような数学を使ってもいいということ。ここが量子力学の難しい点の一つです。

量子力学は物理学の根幹でありながら、その理解には困難が伴います。計算はできるけど何をしているかわからない、ブラケットって何？、スピンとは？やればやるほどドツボにはまってしまう量子力学は実は一歩引いて俯瞰すると理解が深まるのです。

ロジスティック回帰とは教師あり学習における分類モデルの一つで、その一番の特徴は分類が確率的に行われることである。また、ニューラルネットワークを理解するうえでも重要な概念をいくつか含んでいる。そんなロジスティック回帰をわかりやすく解説！