マンガで描いたディープラーニング革命 (1991-2017) の核心を、12 本の図解で「触れて」理解する。 ニューラルネットの土台を組み (パーセプトロン→逆伝播)、畳み込みフィルタを滑らせ (CNN)、ImageNet の誤り率の崖を辿り、残差接続で勾配消失を解き (ResNet)、 時間を展開し (RNN/LSTM)、Self-Attention の重みを見て (Transformer)、探索木を育てる (AlphaGo) ―― マンガ → 解説 → 図解 の最終段階。
1 個の計算点から始める。パーセプトロン → 多層化 → 活性化関数 → 誤差逆伝播 → 勾配消失。多層化から先はひとつの同じニューラルネットを、流し、活性化関数を差し替え、逆向きにたどり、深くする。