この記録の目的

学習の過程、どのような過程のほうが理解しやすいかは人によって違う

その一例の記録

あとは、覚えた・知ったことをアウトプットすることで自分の整理に利用する

学習の目的

仕事のソフトウェア開発にうまいこと組み込みたい

生成AIで文章やメディアを生成して遊びたい

あわよくば生成したものを活用して自分のコンテンツをつくりたい、ゲームとか

"連想記憶"
人工ニューラルネットワークと人工ニューロンがある
数式でフィードバックして重み調整するぞ
それをつかって、現代の概念を2値に落とし込んでニューラルネットワーク層に食わせるぞ
クロストークノイズがあるぞ
過学習があるぞ（数式上の発生要因などはわかってない、ただ学習をやりすぎると壊れるぞ、くらい。実際壊したこともある）
15年くらい前、双方向とか多方向のニューラルネットワークの論文を読んで数式レベルでコードに落とし込んでた
現代では生成AIというのがあるぞ
現代における”AI”は、それを表す記号であって人間の脳の再現を目指したものではない
いちおうAI初学者向けドキュメント類には”機械学習（マシンラーニング）”、”ディープラーニング（いわゆる多層ネットワーク）”、ということで「人間を再現すんのとは違う実用特化だよ」というを伝えようとはしていそう
なので昔から相変わらず"ファジーアルゴリズム自動生成器"である
昔はなかった大量計算能力でやっつけているだけ
その中で新しい数式の登場により、層の種類（入出力の組み合わせ、学習の種類）が増えてるぞ

というわけでここからやっていく