Nov’s Research Note

本記事はPythonのシリアライズと、関係モジュールについての個人的な備忘録的なものです。想定読者は「機械学習やってたら○○.pickleとかいうファイル出てきたけどこいつ何者？ってなった人」「直列化とかシリアライズとか言われてもイマイチピンとこない人」になります。

この記事では、ディープラーニングの「学習」における重要トピックである「誤差逆伝播法(Back Propagation)」の考え方、数式の導出について記録しようと思います。

この記事では、RNNの勉強を少しやってみたものの、展開する説明が分かりにくくて困っている人(主に昔の自分)に向けて解説を試みます。また、Deep Learningのフレームワークで、RNNのパラメータが良く分からない人にも、その理解の助けとなることを目標にします。