前回記事で、「ニューラルネットワークは普遍性定理により任意の関数を表現できる」ということに触れました。今回は、実際に複雑な非線形の関数をニューラルネットワークに学習させ、表現力を確認したいと思います。

ニューラルネットワークと最小二乗法は、”損失関数（二乗和誤差）が最小となる重みを探す”という点で似ているように感じ、違いをはっきりと理解したいと思ったため、両者の違いについて自分なりに考察してみました（機械学習初心者なので間違いがあるかもし…