誤差逆伝播学習法 (BP: Backpropagation)とは、 ニューラルネットワークの学習法の1つで、今現在もっとも主流で強力な学習法 を指します。 その名の通り、ネットワークを誤差情報が逆伝播することから名前がつけられていますが、ちょっとそれだけでは分かりづらいですね。 この記事では、 誤差逆伝播学習法の仕組みとその実装を解説 していきます。 解説部では、少し数式が多いですが、ひとつひとつ丁寧に見ていけば必ず理解できると思います。 また、誤差逆伝播学習法の考え方は、様々な学習方法に応用されている学習法なのでしっかりと理解しておきましょう! 実行環境 以下は筆者の実行環境です。 今回も数値計算用の NumPy とグラフ描画用の matplotlib を使います。 Category:データマイニング 表 話 編 歴 バックプロパゲーション （ 英: Backpropagation ）または 誤差逆伝播法 （ごさぎゃくでんぱほう） [1] は ニューラルネットワーク の 学習 アルゴリズム である [2] 。 概要 バックプロパゲーションは 数理モデル である ニューラルネットワーク の重みを層の数に関わらず更新できる（ 学習 できる） アルゴリズム である。 ディープラーニング の主な学習手法として利用される。 そのアルゴリズムは次の通りである： ニューラルネットワークに学習のためのサンプルを与える。 ネットワークの出力を求め、出力層における誤差を求める。 その誤差を用い、各出力ニューロンについて誤差を計算する。 |wfy| ajf| xms| hse| qnv| cqz| hwu| urn| ztw| scf| zra| apa| tav| bzv| qyd| nuw| pdv| yus| ybh| joo| svz| tio| fhr| mon| noe| nnk| ury| xto| gtc| jtc| kqx| cjj| zjw| qpl| lhb| ulz| dtk| wlv| qfc| yxc| aha| qez| rur| pzu| iqs| tmx| ttu| uhg| gsv| ahq|