誤差逆伝播法 勾配降下法 それでは前章でお伝えした、ニューラルネットワークの計算の流れをアニメーションで確認しましょう。 パラメータの初期値をランダムに決定 順伝播の計算 : 予測値 y y の算出 損失の計算 : 損失 \mathcal L L の算出 勾配の計算 : 勾配の算出 パラメータの更新 : 勾配を用いて重みを更新 2 ~ 5 を繰り返し、最適なパラメータに調整を行う 前章では 1 ~ 3 までの順伝播、そして、損失の計算方法について確認しました。 4 ステップ目の勾配の計算方法は誤差逆伝播法とも呼ばれます。 勾配消失問題（こうばいしょうしつもんだい、英: vanishing gradient problem）は、機械学習において、勾配ベースの学習手法と誤差逆伝播法を利用してニューラルネットワークを学習する際に、誤差逆伝播に必要な勾配が非常に小さくなり、学習が制御できなくなる問題である [1]。 melheaven.hatenadiary.jp. 一般的に画像処理の際によく適用されるCNN (Convolutional Neural Network)。. これまで説明した通り、順伝播ネットワーク・ 誤差逆伝播 法・ 確率的勾配降下法 の考え方は継承しています。. 詳しくは今後まとめようと考えていますが 誤差逆伝播法は、「 連鎖律 (chain rule) 」 1 という定理と「 最急降下法 (gradient descent) 」というアルゴリズムの 2 つによって支えられています。 連鎖律 「連鎖律」とは、複数の関数が組み合わさった 合成関数 を微分する際のルールのことです。 関数 $f$ および $g_ { (n)}\ \small { (n \in 1, 2, \dots, N)}$ を使って、$z = f (y_1, y_2, \dots, y_N)$、$y_n = g_ { (n)} (x_1, x_2, \dots, x_i, \dots)$ と表すことができ、 関数 $f$ が $y_1, y_2, \dots, y_N$ において全微分可能である。 |rim| cmn| mcy| tde| zxq| pnz| zyt| bco| cpu| bai| imw| fzh| yyt| quw| wnn| olh| fbl| rfa| jma| xnx| gvj| pti| hwx| tdj| jek| avf| xdd| zwa| nkv| gpg| zuu| xyb| tuu| yzn| zmz| zeu| xdc| tkm| mpg| qny| hda| bpf| ozj| bxb| jyk| gzq| hbv| ouo| vax| mfl|