誤差逆伝播法を計算グラフを使って分かりやすく解説する
誤差逆伝播法とパラメータ 計算グラフ 偏微分の計算 計算グラフ上での偏微分の計算 TensorFlowで実際に計算してみる まとめ 参考 誤差逆伝播法（Backpropagation）は、ニューラルネットワークの基本アルゴリズムです。 本質的な仕組みを理解していると、ディープラーニングがどのように動作しているのかのイメージを掴むことができます。 つまり、誤差逆伝播法の仕組みを知ることは、ニューラルネットワークの開発やデバッグ・設計において重要な役割を果たすのです。 にも関わらず、解説を読むと、突然偏微分を含む数式が出てきたりするので、難解なイメージを持つ方が多いのではないでしょうか。 本記事は、誤差逆伝播法を計算グラフと具体的な例を示しながら、噛み砕いて解き明かそうとする試みになります。 おそらく、あなたが誤差逆伝播法を理解する手助けになるはずです。 誤差逆伝播法とパラメータ 誤差逆伝播法
数学を避けてきた社会人プログラマが機械学習の勉強を始める際の最短経路 - Qiita
巷ではDeep Learningとか急に盛り上がりだして、機械学習でもいっちょやってみるかー、と分厚くて黄色い表紙の本に手をだしたもののまったく手が出ず（数式で脳みそが詰む）、そうか僕には機械学習向いてなかったんだ、と白い目で空を見上げ始めたら、ちょっとこの記事を最後まで見るといいことが書いてあるかもしれません。 対象 勉強に時間が取れない社会人プログラマ そろそろ上司やらお客様から「機械学習使えばこんなの簡単なんちゃうん？」と言われそうな人 理系で数学はやってきたつもりだが、微分とか行列とか言われても困っちゃう人 この記事で行うこと 数学の基礎知識に慣れるための、数式が最初から出てこないプログラマ向けの数学入門書の紹介 機械学習の初学者には鉄板の、オンライン講座（MOOC）の機械学習コース紹介 環境 WindowsでもMacでもLinuxでも大丈夫(MATLAB/Octaveというツール
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