Hal40n https://blog.hatena.ne.jp/Hal40n/ ゼロからAI理論を再構築する https://serenewealth.net/ このシリーズでは線形回帰から始めて、誤差逆伝播、CNN、RNN、Transformer、事前学習と進んできました。最終回は、ここまでの流れを振り返りつつ、2026年現在の状況について少し触れます。 ここまでの流れ 前半（第1〜6回）では、最小二乗法による予測から出発して、ニューロンの結合による非線形な境界線の学習、誤差逆伝播による勾配計算まで扱いました。機械が自分で重みを調整する仕組みの基本です。 中盤（第7〜11回）では、勾配消失問題とその対策を見ました。ReLU、バッチ正規化、Dropout、そしてLSTMのゲート機構。深いネットワークで学習を安定させるための工夫が続きます。 後半（第12… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fserenewealth.net%2Fentry%2F2026%2F03%2F16%2F190000" title="シリーズまとめ：線形回帰からLLMまで - ゼロからAI理論を再構築する" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> Hatena Blog https://hatena.blog 2026-03-16 19:00:00 rich https://serenewealth.net/entry/2026/03/16/190000 1.0 100%