はじめに
ねぇ、シンプルなニューラルネットワークの学習方法を教えてくれる？
もちろん！ニューラルネットワークは、学習というプロセスを通じて重みとバイアスを調整することで学ぶんだよ。
面白そう！やってみよう！
ステップ1: データの準備
それじゃあ、何から始めればいいの？
まず、ニューラルネットワークを学習させるためにデータが必要だよ。入力データと出力データのペアがあるとしよう。
ステップ2: ニューラルネットワークの初期化
わかった、それでニューラルネットワークを作るんだね？
その通り！重みとバイアスをランダムに初期化して、学習中に調整していくんだ。
ステップ3: 順伝播
次は何をすればいいの？
次に、入力データをネットワークに通すんだ。これを順伝播と呼ぶんだよ。現在の重みとバイアスに基づいて出力を生成するよ。
ステップ4: エラーの計算
出力が良いか悪いかどうやってわかるの？
生成された出力を目標の出力と比較してエラーを計算するよ。このエラーを最小限に抑えるのが目標だよ！
ステップ5: 逆伝播
じゃあ、エラーを最小限に抑えるにはどうすればいいの？
逆伝播という手法を使うんだ。エラーに基づいて重みとバイアスを調整し、ネットワークが間違いから学ぶのを助けるんだ！
ステップ6: 重みとバイアスの更新
それで、新しい値でニューラルネットワークを更新するの？
その通り！重みとバイアスを更新して、エラーが最小限になるまで、または一定回数の繰り返しを行うんだ。
ステップ7: 学習したニューラルネットワークのテスト
最後に、学習したニューラルネットワークをテストしよう！
新しいデータを入力して、学習したネットワークがどれだけうまく機能するかを見るよ。もし正確な出力が生成されたら、学習は成功したということだね！
おわりに
おめでとう、今度はシンプルなニューラルネットワークの学習の基本がわかったね！忘れないで、プロセスはネットワークの初期化、順伝播、エラーの計算、逆伝播、重みとバイアスの更新、そして学習したネットワークのテストが含まれているよ。練習を続ければ、上達すること間違いなし！😄