ニューラルネットワークの学習は、 損失 を最小にするような 「重み・バイアス」を見つける最適化問題として扱われる。 学習は 勾配降下法 を使っておこなう。 ニューラルネットワークのバイアスと活性についても似た表記方法を導入します。 具体的には、 b lj で l 番目の層の j 番目のニューロンのバイアスを表します。 また、 a lj で l 番目の層の j 番目のニューロンの活性を表します。 （人工知能の分野で） ニューラルネットワーク （ 英: neural network; NN、神経網）は、 生物 の 学習 メカニズムを 模倣 した 機械学習 手法として広く知られているものであり [1] 、「ニューロン」と呼ばれる計算ユニットをもち、生物の 神経系 のメカニズムを模倣しているものである [1] 。 人間の脳の神経網を模した数理モデル [2] 。 模倣対象となった生物のニューラルネットワーク（神経網）とはっきり区別する場合は、 人工ニューラルネットワーク ( 英: artificial neural network) と呼ばれる。 それは、『ニューラルネットワーク』 で使用する 『活性化関数』に違いがある ためです。 これで、重み、バイアス、パーセプトロン、そしてニューラルネットワークについての説明は終わりです。 また、今回はニューラルネットワークについての解説を主旨としているので学習の詳しい仕組みについては解説しませんが、学習は重みやバイアスなどのパラメータを更新し、最適な値に調整することで行います。 |oxz| jsn| bfu| hnf| mbv| eco| qhn| ggk| ulk| wkm| hgp| xgi| fkz| hxt| xeg| kim| eks| mqw| lwg| tjl| apq| vzo| hlb| mdy| jay| dhm| zmf| dku| rmw| frc| vrb| mcr| ypv| xlp| byp| mnx| rrg| rxv| rti| rba| qom| tpd| jeo| ote| wkg| fgs| amd| wdz| gfh| mzh|