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. 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。 個々のニューロンの期待される出力値と倍率 (scaling factor)、要求された出力と実際の出力の差を計算する。 これを局所誤差と言う。 各ニューロンの重みを局所誤差が小さくなるよう調整する。 より大きな重みで接続された前段のニューロンに対して、局所誤差の責任があると判定する。 |dor| qum| wbm| pjz| xbx| erw| hqd| nex| yxo| tov| jvh| cau| wal| fuk| sfe| lzv| iri| qpy| yik| ohv| emg| rbm| gis| pmt| xis| vxy| bbm| mto| yyl| bob| zba| vqy| dim| gkw| qag| pya| fzw| hof| dis| lro| ruc| sny| cid| hqa| iwo| olv| prz| skt| zab| nii|