Back Propagationバックプロパゲーション バックプロパゲーションの原理 Back Propagation 学習法は、Rumelhart らによって1986年に提案されました。 神経回路網の模式図→bp-fig.ps(42k) Back Propagation 学習法→bp.ps(50k) バックプロパゲーションの特徴 最急降下法を用いて、実際の出力と希望の出力の誤差が最小になるように 結合荷重を変更します。 バックプロパゲーション法は日本語で誤差逆伝搬法 と訳します。つまり、中間に層がいくつあっても この方法で誤差信号を逆伝搬させて、どの層の結合荷重も 変更することが可能です。 出力関数に非線形のシグモイド型の関数を用いて結合させることにより、 線形分離不可能な問題も処理できます。 バックプロパゲーションのプログラミング例 正しいシミュレーションのしかた →必ずこちらを参照して下さい プログラムのダウ
