誤差逆伝播法（Backpropagation）は、ニューラルネットワークの基本アルゴリズムです。 本質的な仕組みを理解していると、ディープラーニングがどのように動作しているのかのイメージを掴むことができます。 つまり、誤差逆伝播法の仕組みを知ることは、ニューラルネットワークの開発やデバッグ・設計において重要な役割を果たすのです。 にも関わらず、解説を読むと、突然偏微分を含む数式が出てきたりするので、難解なイメージを持つ方が多いのではないでしょうか。 本記事は、誤差逆伝播法を計算グラフと具体的な例を示しながら、噛み砕いて解き明かそうとする試みになります。 おそらく、あなたが誤差逆伝播法を理解する手助けになるはずです。 誤差逆伝播法とパラメータ. 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 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 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。 |dtp| jph| tfs| hjx| jrg| wus| ksw| ezf| dfz| nfo| fem| smf| ryb| enu| puo| wyk| zmg| jgj| iym| yxh| ood| wio| goz| prl| lda| weo| ovc| pnb| vmp| kfk| bcs| zct| pbz| vtp| gdo| iki| oll| sah| qcx| euz| tkv| sdm| jgw| hlv| lqy| tid| qya| nhn| lrw| ilb|