<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?>
<oembed>
  <author_name>end0tknr</author_name>
  <author_url>https://blog.hatena.ne.jp/end0tknr/</author_url>
  <blog_title>end0tknr's kipple - web写経開発</blog_title>
  <blog_url>https://end0tknr.hateblo.jp/</blog_url>
  <categories>
  </categories>
  <description>先日のエントリの続きであり、o'reilly「ゼロから作る Deep Learning」5章の写経. end0tknr.hateblo.jp github.com 誤差 逆伝播法 による 2層ニューラルネットワーク モデル pythonコードだけでは分かりづらいので、図示してみました 層ニューラルネットワークに対する誤差 逆伝播法 - python #!/usr/local/python3/bin/python3 # coding: utf-8 try: import urllib.request except ImportError: raise ImportError('You shoul…</description>
  <height>190</height>
  <html>&lt;iframe src=&quot;https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fend0tknr.hateblo.jp%2Fentry%2F20171123%2F1511418241&quot; title=&quot;2層ニューラルネットワークに対する誤差 逆伝播法 - python - end0tknr&amp;#39;s kipple - web写経開発&quot; class=&quot;embed-card embed-blogcard&quot; scrolling=&quot;no&quot; frameborder=&quot;0&quot; style=&quot;display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;&quot;&gt;&lt;/iframe&gt;</html>
  <image_url>https://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/e/end0tknr/20171123/20171123152247.png</image_url>
  <provider_name>Hatena Blog</provider_name>
  <provider_url>https://hatena.blog</provider_url>
  <published>2017-11-23 15:24:01</published>
  <title>2層ニューラルネットワークに対する誤差 逆伝播法 - python</title>
  <type>rich</type>
  <url>https://end0tknr.hateblo.jp/entry/20171123/1511418241</url>
  <version>1.0</version>
  <width>100%</width>
</oembed>
