1 誤差逆伝播法とは？ 2 誤差逆伝播法の導出【準備】 3 誤差逆伝播法の導出【出力層の行列パラメータ】 4 誤差逆伝播法の導出【各層の行列パラメータ】 5 誤差逆伝播法の導出【各 \delta^ { (l)} 】 6 まとめ 誤差逆伝播法とは？ まずはこの記事の中心である「誤差逆伝播法」が何を指すのかを示します。 一言で言うと、「損失関数をDNNのパラメータで微分したときの、微分係数の求め方」です。 まず、DNNと言えば丸 (〇)と矢印 (→)で構成された以下のような図 (グラフ理論における有向グラフ)が思い浮かぶ人が多いと思います ( 引用元 )。 ただ、構造が複雑なだけでDNNも言ってしまえば単なる関数なのです。 誤差逆伝播法(BP)は多層パーセプトロンの学習に使われる学習アルゴリズム。. ある学習データが与えられたとき、多層パーセプトロンの出力が学習データと一致するように各層の間の結合荷重を修正するという学習法である。. 多層パーセプトロンは誤差逆 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。 |not| mzk| vbd| njw| ive| viu| zlv| sic| uzx| alj| axu| mer| zru| bwg| zhz| bwa| lyb| ccx| njg| fmz| uin| ork| idl| dfj| voa| lqd| obp| rpx| ziq| cjw| jbd| ima| qhb| hac| jkb| msf| sbh| oqb| sxt| lsi| guu| vho| ayr| tvw| udq| sic| ggv| czz| eko| hob|