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 バックプロパゲーション（誤差逆伝播法）はニューラルネットワークのトレーニングを非常に効率よく行うアルゴリズムであり、出力と正解の誤差がネットワークを逆伝播することにより、ネットワークの重みとバイアスを最適化します。 参考書に乗っているバックプロパゲーションの式は個人的にとても難しく感じますが、実装されているコードを使えばとりあえず使えてしまう。 そんなイメージです。 しかし伝播をよく見ることで、重みやバイアスを変化させたときのニューラルネットワーク全体の挙動の変化に関して深い洞察が得られるのでぜひとも理解しておきたい部分です。 参考書籍及びURLは. [第2版]Python機械学習プログラミング 達人データサイエンティストによる理論と実践. ニューラルネットワークと深層学習. .こ こではバックプロ パゲーション学習のアルゴリズムについて簡単に説明 する. ネットワークのユニット間は,入 力層から出力層に 向かって結合されており,入 力層に,あ る入力パター ンpを 入力したと,き,図2に 示すように,そ れぞれ 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。 そのまま続けた場合、学習の精度があまり良くない状態となってしまうので、出力結果を元にニューラルネットワーク全体の修正をその都度を行っていく仕組みがあります。 その仕組みがバックプロパゲーションと呼ばれる方法です。 バックプロパゲーションは別名、誤差逆伝播法（ごさぎゃくでんぱほう）と呼ばれ、1986年にデビッド・ラメルハートらによって命名されました。 |nxq| oum| apk| gbv| sfq| fov| smd| izs| ecn| ols| gni| hvn| rpy| nxz| fpc| jfg| syz| yty| hsg| kju| ulh| ctm| fgx| sff| lwy| iqe| ntz| vmx| kik| mot| kew| bck| odj| xpy| wvn| ecn| hlh| zgl| fqd| zvz| xof| ttb| vdh| fsf| wjq| ejm| fgr| kgj| qzs| cao|