ゼロから作るDeep Learning 5.7.2項のTwoLayerNetを理解するために書いた図

ゼロから作るDeep Learning 5.7.2項のTwoLayerNetの処理が、初見では理解できなかった。
そこで書籍の内容を復習して図示してからTwoLayerNetを読んだところ、かなり理解が進んだので、その時書いた図を残しておく。

TwoLayerNet理解ためには、ReLU、Sigmoid、Softmaxは各層の活性化関数で、Affineは層の間の重み（重みは行列で表される）の内積ということがイメージできている必要があると思うが、自分は最初そこがイメージできていなくて苦戦したので、そこをサポートするような図を描いたつもり。