ニューラルネットワークの基礎からスパイキングニューラルネットワークまで を学べる日本語教材と学習用フレームワークを作成する。PyTorchや既存のニューラルネットワークライブラリを参考にしつつも、ドキュメントとできる限りシンプルなコード をセットにすることを心がけ、「なぜそうなるのか」を直感的に理解できるよう設計する。
ディープラーニングは大きな成功を収めているが、その学習手法（誤差逆伝播法、勾配降下法）は、生物の脳が学習するメカニズムとは異なる。
本プロジェクトでは、まず 人工ニューラルネットワーク（ANN） の基礎を理解し、その後 スパイキングニューラルネットワーク（SNN） へと進む段階的な学習を目指す。
このアプローチにより、次のことを達成する：
- ニューラルネットワークの基礎を体系的に学ぶ
- 既存の深層学習（DNN）と脳型学習モデル（SNN）の違いを理解する
- 生物の脳に近いニューラルネットワークモデルの構築を可能にする
※ このプロジェクトは、数学的知識を持たない素人が自分よりも高度なLLMの力を使って、基礎から学習を行いながら、実際に動作するフレームワークを作成しています。 難解な数学的表現はせずに、直感的に理解ができる内容に拘ります。内容は正確ではない可能性もあるので、ご注意ください。 また、ここで纏めてゆくコードやドキュメントはLLMによって生成されたものを手直ししたものが殆どとなっています。
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