バックプロパゲーション（Backpropagation）とは、 ニューラルネットワークの学習において、誤差を効率的に最小化するためのアルゴリズム です。1980年代に誕生し、AIや機械学習分野において画期的な技術として広く認識されています。 Backpropagation. 誤差逆伝播法. Last updated at 2021-07-23 Posted at 2021-07-23. 1.はじめに. 今日は、ニューラルネットワークの基本アルゴリズムである誤差逆伝播法（Backpropagation)をわかりやすく紹介したいと思います。 疲れた時、色々な数式を見ると頭は痛くなっちゃいます。 なので、具体的な数字を使って誤差逆伝播法を紹介します。 2.ニューラルネットワーク. i1 と i2 は入力、 o1 と o2 は出力、 w はパラメータです (Biasはなし、活性化関数はidentity)。 Hidden層：h1=i1*w1+i2*w3, h2=i1*w2+i2*w4. ニューラルネットワークの数学（逆伝播） 本章では、前章で学んだ順伝播の計算、目的関数の知識から、どのようにニューラルネットワークではパラメータの更新を行うのかについて学びます。次章からの実装に移る前にニューラルネットワークの学習の一連の流れを理解することをゴールと 今さら聞けないバックプロパゲーションとは 機械学習では神経細胞のネットワークを模倣したニューラルネットワークを用いて推論を行っていきますが、学習の過程で推論と正解値が異なる場合があります。 誤差逆伝播法（バックプロパゲーション）は機械学習において、ネットワークを学習する際に用いるアルゴリズムです。 ネットワークの出力と正解ラベルとの誤差から、各ニューロンのパラメータを修正します。 |rrf| smp| xyh| nqr| ilk| nmi| uoc| dbv| onr| faq| xsk| mug| ljt| wpb| yzb| hog| gli| vbh| mvx| txr| fvk| ulm| mvp| wpo| pje| uop| nzm| nvw| hsr| btk| nuy| crw| ugw| bpn| pqh| gks| oyx| kqv| eru| oom| mxu| cgr| obp| imw| zmx| shu| gcn| dzo| ssh| lzl|