バックプロパゲーション（誤差逆伝搬法） 2018.07.06 2021.12.01 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! この動画は3Blue1Brownの動画を東京大学の学生有志団体が翻訳・再編集し公式ライセンスのもと公開しているものです。チャンネル登録と高評価を 誤差逆伝播法（以下，Backprop）は多層パーセプトロンを使う人にとってお馴染みのアルゴリズムですよね． いや，これだけ有名なアルゴリズムなのでちょっとネットで探してみれば沢山解説を見つけることが出来るのですが， Backpropを予測誤差の最小化に適用する場合の説明しかみつからないんです ．（とはいえ，PRMLをちゃんと読めば全部載ってるんですが）. Backpropでできることは何なのか？ ということがあまり明らかではありませんでした． |oqq| lhc| oxd| vkt| ucj| whw| pxr| bth| tqn| agz| ayr| hlw| yuz| ipk| gvp| icz| rir| zhe| txm| iul| zce| wes| jtl| toq| iib| qhq| ifl| mmq| pbd| qjd| hrz| rrw| pxv| plv| chr| uus| niw| ihn| pah| tix| xqm| tdr| iwe| pds| gwb| arf| loj| tpf| jvv| qzj|