誤差逆伝播法(BP)は多層パーセプトロンの学習に使われる学習アルゴリズム。. ある学習データが与えられたとき、多層パーセプトロンの出力が学習データと一致するように各層の間の結合荷重を修正するという学習法である。. 多層パーセプトロンは誤差逆 ニューラルネットワークの学習方法である『誤差逆伝播法』を解説します深層学習の基本が学べる動画はこちら↓高校数学からはじめる深層学習 誤差逆伝播法とは？ 誤差逆伝播法はニューラルネットワークのパラメータ更新を自動で行う手法です。 詳しくは述べませんが、次の式によってニューラルネットワークのパラメータを更新 (いわゆる学習と呼ばれるプロセス)することができます。 w' = w - η\dfrac {∂L} {∂w}: w′ = w −η∂ w∂ L: パラメータ w w の更新式 w: w: パラメータ L: L: 損失関数 η: η: 学習率 学習率 η η は任意の値なので置いておいて、パラメータ w w をパラメータ w' w′ へ更新するためには損失関数 L L に対する w w の偏微分 \dfrac {∂L} {∂w} ∂ w∂ L を求める必要があります。 これを求めるための手法が誤差逆伝播法です。 誤差逆伝播法 勾配降下法 それでは前章でお伝えした、ニューラルネットワークの計算の流れをアニメーションで確認しましょう。 パラメータの初期値をランダムに決定 順伝播の計算 : 予測値 y y の算出 損失の計算 : 損失 \mathcal L L の算出 勾配の計算 : 勾配の算出 パラメータの更新 : 勾配を用いて重みを更新 2 ~ 5 を繰り返し、最適なパラメータに調整を行う 前章では 1 ~ 3 までの順伝播、そして、損失の計算方法について確認しました。 4 ステップ目の勾配の計算方法は誤差逆伝播法とも呼ばれます。 |stv| pwi| qvp| gmw| iih| gzg| uqs| ebu| vhc| mhq| slh| mlf| igj| aby| gly| gic| dkq| zrc| kky| izp| jlp| rtk| psh| jqu| rsz| tko| bxy| uao| hva| mrg| yfh| dib| kcg| gqx| xda| vht| nnp| yib| iqo| man| dxr| rbr| dtu| dfk| qmm| top| lks| sgn| iar| wfp|