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  <author_name>enakai00</author_name>
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  <description>何の話かというと enakai00.hatenablog.com上記の記事の内容に若干の無理があったので、あらためて書き直します。 復習 enakai00.hatenablog.com上記の記事で見たように、次のように隠れユニットが2個あるニューラルネットワークを用いると、平面を2本の直線で分割する形での分類が可能になりました。たとえば、次のような結果が得られます。 しかしながら、このモデルの場合、平面を4分割することはできても、4つの領域を任意に○✕に分類することはできません。たとえば、次のような「格子型」の配置は、うまく分類できません。これはなぜかというと、隠れ層の出力は、 という4種類の…</description>
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  <published>2016-02-22 09:39:18</published>
  <title>TensorFlow Tutorialの数学的背景 − TensorFlow Mechanics 101（その3再び）</title>
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