圧倒的python：neural network を作成してみた。

おひさしぶりです、かずまなぶです(*´ω｀*)

仕事が忙しくて家に帰ると、すぐに　ぐったり、まったりしています。

今日はニューラルネットワークの基本を作り、MNIST問題をやってみました。

入力層、隠れ層、出力層を任意の数に設定して、学習率を定義します。

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入力データは0.01～1.00にスケーリングしてから機械学習モデルに流し込むのが作法だそうです。

たったこれだけで

正答率が９０％超え

というのはすごいですね。

今後は、時系列データ、機械設備の何らかの波形を機械学習してみようと思います。