(v1, v2, v3)➡(y)という、3 nodesを1 nodeに変換する過程で、このyがモデルの最終出力とします。正解値をtとすると、LossであるMSE(二乗誤差平均)は、(y-t)2乗/1となります。すなわちLoss = (y-t)^2︵処理するサンプル1個として、/1となる︶。変換が線形であれば(Linearな結合であれば)、y = w1・v1 + w2・v2 + w3・v3 + bias となります(さらにReluとかSigmoidのような活性化関数をかますこともある)。このw1, w2, w3が修正していくべきパラメータで、Lossをできるだけゼロに近づけるのが理想です。以下が…