誤差逆伝播法のノート - Qiita

はじめに ※）「目標関数」をより一般的な名称である「損失関数（Loss Function）」表記に改めました．(2015Oct19) 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． 大学の講義や教科書でのBackpropの説明はほとんど，「教師あり学習の文脈で多層パーセプトロンを識別器あるいは関数近似器として訓練する」という文脈でなされます．そのため，初学者はBackpropは教師あり学習のためのアル

[maghrib]

“@Ugo-Nama”

[johshisha]

目的関数 設計[わかりやすい]勾配消失

[iR3]

“誤差逆伝播法”を教わってググったらヒットした

[call_me_nots]

半分読んだけどまとまり方ヤバい 残りは週末／年末に読みます

[isomaki91]

“deep belief net”

[userhiro]

誤差逆伝播

[stealthinu]

バックプロパゲーションについて中間層の学習の式とその意味について／見直してみて勾配消失問題についての説明もよかった

[tokuryoo]

「勾配を計算したい関数に対してBackpropが適用できるかどうかの判断」