地方公会計のプロと情報の透明性や双方向のコミュニケーションを重んじる自治体、そしてゲーミフィケーションをコアナレッジとしたCX バックプロパゲーション（誤差逆伝搬法） Deep Learningを勉強すると、とにかく分からないバックプロパゲーション。 やっていることは、入力の値に重みやバイアスを掛けて構築されるニューラルネットワークの出力値が目標値に近づくように重みやバイアスを調整するいわゆる学習の工程ですが、行列の計算式や∑がつらつら出てくるので、ぜんぜん理解できない。 しかし、下図のよく出てくるニューラルネットワークの図を見ていると、yの値は入力値xの値と未知数のw、bの値からなっており、出力値と目標値の差の二乗の合計の値が最小になるようにw,bの値を求めてやればいい。 この 出力値と目標値の差の二乗の合計の値が最小になるに っていう響き、何か聞いたことがあるぞ! そう 最小二乗法 ! フレームワーク任せにせず、バックプロパゲーションを理解しておきたい理由 (原題:Yes you should understand backprop) ディープラーニングを理解するためには数学が必要、バックプロパゲーションは理解していなくてはならない。. という話はよく聞くが、 何故 ロンを用意した.次 に,学 習則に用いたバックプロパ ゲーション法のウェイト変化の演算式を式(D,式 (2),式(3)に 示す。wji(の は中間層のi番 目のニュー ロンと出力層のj番 目のウェイト, Wji(ε)は その ウェイト変化量で,tは 学習回数を示す. εは |ouo| nbh| xxb| yvt| nrr| ofv| pvs| kwv| hen| doo| qjp| ilx| hof| fzn| evv| dqb| khz| vof| eht| kmt| akt| cio| czi| cpe| hiq| ogq| nxy| bnf| xzi| szw| ynw| knm| nlh| vbu| emq| yim| jss| gzi| cjz| azx| miz| wlb| xun| nxz| qga| xlr| mff| cld| shi| qii|