人工ニューロンの自作入門

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人工ニューロンの自作入門

人工ニューロンの自作入門

本リポジトリ「artificial_neuron」は、人工ニューロンの基礎的な構築をPythonのJupyter Notebook上で実践的に学べる教材です。スクラッチでの実装を通じて、パーセプトロンや単純なニューラルネットワークの動作原理を理解できます。データセットの準備からモデルの訓練、精度評価までを含み、初心者が機械学習の核となる概念を体験的に習得することを目的としています。

https://github.com/malek-jlassi-sys/artificial_neuron

概要

本リポジトリ「artificial_neuron」は、人工ニューロンの基本的な構造と学習アルゴリズムをゼロから実装し、理解を深めることを目的としています。PythonのJupyter Notebookを用いて、パーセプトロンの学習法や分類モデルの作成過程を丁寧に解説しており、実際のデータセットを使用した学習と評価を通して機械学習の基礎を体験できます。初心者に適した教材として、理論だけでなく実装スキルの習得にも役立つ内容です。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 1
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 1
  • コミット数: 2
  • ファイル数: 6
  • メインの言語: Jupyter Notebook

主な特徴

  • 人工ニューロン（パーセプトロン）のスクラッチ実装を通じて基礎理解を促進
  • 実際の画像データセットを用いたモデル訓練と分類タスクの例を提供
  • Jupyter Notebook形式で理論とコードを一体的に学べる構成
  • シンプルな実装ながら機械学習の核心部分を丁寧に解説

技術的なポイント

本リポジトリの最大の特徴は、人工ニューロンの基本単位であるパーセプトロンの動作をPythonコードで一から再現している点にあります。パーセプトロンは単純な線形分類器であり、入力層から重み付き和を計算し活性化関数を通じて出力を決定します。この実装を通して、入力データの重み調整（学習）がどのように行われるか、誤差逆伝播の簡易版としての重み更新ルールがどのように機能するかを体感できます。

具体的には、Jupyter Notebook上でパーセプトロンの構造を定義し、学習用のデータセットを準備。二クラス分類問題を例に、モデルの学習を繰り返す過程をコードで可視化しています。これにより、重みの更新や学習の収束過程を理解しやすくしています。

また、画像分類の簡易例として「model_cat_dog.ipynb」では、猫と犬の画像を使った分類モデルを作成。前処理から特徴抽出、モデル構築、評価までの一連の流れを通じて、より実践的な機械学習の応用を学べます。特に画像データの扱いに慣れていない初心者でも、データの読み込みや前処理方法、分類手法の基本が掴みやすい構成です。

加えて、コードはシンプルかつ読みやすいPythonで書かれており、機械学習アルゴリズムの理論的な理解と実装の両面を効率的に学習できます。ニューラルネットワークの基礎概念を学びたい初学者に適した教材であると同時に、スクラッチ実装を通じて自分でカスタマイズ・拡張する土台づくりにも役立ちます。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • README.md: プロジェクト概要と使い方の説明
  • datasets: 画像データなど学習用データを格納するディレクトリ
  • images: ノートブック内で使用する図やイメージファイル
  • model_cat_dog.ipynb: 猫と犬の画像分類モデル作成のJupyter Notebook
  • perceptron.ipynb: パーセプトロンの構造と学習を実装したJupyter Notebook
  • その他1ファイル（補助スクリプト等）

まとめ

スクラッチ実装で人工ニューロンの基礎を体験できる良教材。

リポジトリ情報：