AIの基礎?

AIというと、今一番ホットな話題なのかと思う。

その中で、基礎?となる人工ニューロンモデル、パーセプトロン。

さてさて、自動的に最適解を得るというか、仕分ける仕組みは興味深い。
なぜか Python で実装されるものばかり

なんでやねん。

他のモデルはともかく、パーセプトロンならオブジェクト指向プログラム言語で書く方が、みんなにわかりやすくていいだろうに...

それにしても、パーセプトロンにもいくつかの派生というか、詳細の部分で違うものが数タイプあるらしく、一筋縄ではいかない。

微分があったりするモデルは、それだけで手を出したく無くなるな。

内積で発火閾値(閾値の関数にもいくつかの流儀がある。なんで単純にシグモイド一択にしないのか…入門が終わってから派生の説明をすればいいのに)があるのは皆同じ。

正直な感想として、数学の記号で勉強させるのは無駄が多すぎるな。
内積を数学記号で表現されたら、一般人にはわからないよ。実態は掛け算の足し合わせでしかないのに。

Python で変に一部だけコードを紹介するのも、弊害の方が大きい気がしてならない。
Python処理系でコーディングできる環境の方が圧倒的に少ないんだから、JavaとかPHPとかで説明して欲しいなぁ。

なんでみんな文句言わないんだろうか??