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AI学習パス

C++でゼロからニューラルネットワークを作る

15 問のチャレンジで、内積から XOR を学習するネットワーク、さらに Adam などの最新のオプティマイザーまで、AI ライブラリを使わずに進みます。ニューロン、活性化関数、損失、勾配、誤差逆伝播法、学習を扱います。C++ で順に解いていきましょう。各問題はブラウザで動き、テスト結果と AI レビューがすぐに届きます。

最初のチャレンジを始める
  1. 1

    基本要素

    ベクトル、活性化関数、1つのニューロン。

    0/3
    1. 1 2つのベクトルの内積 簡単 C++で解く
    2. 2 活性化関数 簡単 C++で解く
    3. 3 1つの人工ニューロン 簡単 C++で解く
  2. 2

    順伝播

    層、2層ネットワーク、損失関数。

    0/3
    1. 1 全結合層の順伝播 中級 C++で解く
    2. 2 2層ネットワークの順伝播 中級 C++で解く
    3. 3 損失関数：MSE、MAE、交差エントロピー 簡単 C++で解く
  3. 3

    学習

    勾配、誤差逆伝播法、勾配降下法でXORを解くまで。

    0/5
    1. 1 活性化関数の導関数 簡単 C++で解く
    2. 2 1つのニューロンの勾配 中級 C++で解く
    3. 3 2層ネットワークの誤差逆伝播法 難しい C++で解く
    4. 4 勾配降下法でニューロンを学習させる 中級 C++で解く
    5. 5 XOR を解くニューラルネットワークを学習させる 難しい C++で解く
  4. 4

    学習の改善

    重みの初期化、ミニバッチ、モメンタム、Adam。

    0/4
    1. 1 Xavier と He の重み初期化 簡単 C++で解く
    2. 2 ミニバッチ勾配降下法 中級 C++で解く
    3. 3 モーメンタム付き勾配降下法 簡単 C++で解く
    4. 4 Adam オプティマイザ 中級 C++で解く