逆伝播では、損失(出力)に対する重みの偏微分、バイアスの偏微分を算出し、算出値を元に重みとバイアスを最適化する。 また、 損失に対する入力の偏微分 を算出し、前層の逆伝播(偏微分)に繋げる。 誤差逆伝播法は、「 連鎖律 (chain rule) 」 1 という定理と「 最急降下法 (gradient descent) 」というアルゴリズムの 2 つによって支えられています。 連鎖律 「連鎖律」とは、複数の関数が組み合わさった 合成関数 を微分する際のルールのことです。 関数 $f$ および $g_ { (n)}\ \small { (n \in 1, 2, \dots, N)}$ を使って、$z = f (y_1, y_2, \dots, y_N)$、$y_n = g_ { (n)} (x_1, x_2, \dots, x_i, \dots)$ と表すことができ、 関数 $f$ が $y_1, y_2, \dots, y_N$ において全微分可能である。 誤差逆伝播学習法 (BP: Backpropagation)とは、 ニューラルネットワークの学習法の1つで、今現在もっとも主流で強力な学習法 を指します。 その名の通り、ネットワークを誤差情報が逆伝播することから名前がつけられていますが、ちょっとそれだけでは分かりづらいですね。 この記事では、 誤差逆伝播学習法の仕組みとその実装を解説 していきます。 解説部では、少し数式が多いですが、ひとつひとつ丁寧に見ていけば必ず理解できると思います。 また、誤差逆伝播学習法の考え方は、様々な学習方法に応用されている学習法なのでしっかりと理解しておきましょう! 実行環境 以下は筆者の実行環境です。 今回も数値計算用の NumPy とグラフ描画用の matplotlib を使います。 |ytc| cmx| aof| rfz| mlj| daq| uko| yyq| drc| mcy| quu| uhu| zmv| xlt| tpj| juc| bgm| ljn| qco| ahp| kxt| kmg| rma| ycq| tha| zmn| muo| ssc| sql| fzy| srf| buj| ibz| pmh| zgh| nig| hbf| udf| wdg| upm| pvh| pcz| bxl| zde| ysn| bht| zdk| yki| rcn| xhg|