逆伝播とは

逆伝播は、逆方向パスを使用してモデルのパラメータを更新する機械学習の手法です。 このアルゴリズムの目標は、平均二乗誤差 (MSE) を可能な限り削減することです。 単一層のネットワークでバックプロパゲーション中に次のアクションが実行されます。出力層だけでなく隠れ層の出力も計算することにより、入力から出力までネットワーク内のパスをたどります。 [これはフィードフォワードのステップです]出力層で利用可能な情報を使用して、入力層と隠れ層に関するコスト関数の導関数を計算します。重みが収束するか、十分な反復がモデルに適用されるまで、重みを繰り返し更新します。

どのようなメリットがあるか

(I) 次のトピックに関する洞察と検証:

章 1 章: バックプロパゲーション

第 2 章: 連鎖ルール

第 3 章: パーセプトロン

第 4 章: 人工ニューロン

第 5 章: 全導関数

第 6 章: デルタ ルール

第 7 章: フィードフォワード ニューラル ネットワーク

第 8 章: 多層パーセプトロン

第 9 章: 勾配消失問題

第 10 章: 人工ニューラル ネットワークの数学

(II) バックプロパゲーションに関する一般のよくある質問に答える。

(III) 多くの分野でバックプロパゲーションを使用する実際の例。

本書の対象者

専門家、学部生および大学院生、愛好家、愛好家、およびあらゆる種類のバックプロパゲーションに関する基本的な知識や情報を超えたいと考えている人

人工知能とは何かシリーズ

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