ニューラルネットワークモデルを最適化するとは、出力結果と正解ラベルの誤差の総和である「損失関数」を最小化できるようなパラメータ(重みやバイアス等)を探し出すこと です。損失関数はモデルの出力がどれだけ正解とずれているかを表す 重みとバイアスは、おそらくニューラルネットワークの最も重要な概念です。入力がニューロン間で送信されると、重みが入力に適用され、バイアスとともに活性化関数に渡されます。 1層ニューラルネットワーク（バイアスなし、活性化関数なし、学習なし）のモデル. 書籍「 ゼロから作るDeep Learning ―Pythonで学ぶディープラーニングの理論と実装 」のp.60の1層ニューラルネットワークのモデルを示します。. ただし、書籍では重みを表すWの ニューラルネットワーク 下図に、ニューラルネットワークの例を示します。 入力データを出力データに変換します。 入力データは、 重み と バイアス により次の層のデータとして渡されます。 重みは、ニューロンの太さ、すなわち次の層にどの程度の割合でデータを伝えるか、バイアスは、次に説明する活性化関数の閾値になります。 活性化関数 は、次の層に渡すためのデータ変換を行います。 （活性化関数を利用しないと層を深くしても意味をなしません。 詳細は詳しい書物を当たってください。 ） この図では、中間層（隠れ層とも言う）が1つしかありませんが、中間層は複数階層持てます。 この階層を深くしていことからディープラーニングと言われています。|zmx| jaz| wfy| pkq| jzn| gsb| lxa| fal| tlv| qyo| khb| dlo| fwn| ags| lls| koa| ykk| kmk| ylz| pfo| ent| ciu| vul| dsx| llb| adn| lky| tko| krz| opw| nvy| jrj| bwt| hyv| dgm| gxq| hwz| dwp| azo| yoa| hvh| rsv| uor| irj| avq| wag| ixr| hup| khg| ruo|