会社組織に起こる課題をニューラルネットワークで例える｜amachino

GPT-4 と面白い対話ができたので記録。 Q1. 誤差逆伝播法の問題点を列挙してください。誤差逆伝播法（バックプロパゲーション）は、ニューラルネットワークの学習において重要な役割を果たしていますが、いくつかの問題点が指摘されています。以下に6つの問題点を列挙します。 勾配消失問題（Vanishing Gradient Problem）: 深いネットワークでは、勾配が急速に小さくなり、最適化が進まなくなることがあります。これは特に活性化関数がシグモイド関数やハイパボリックタンジェント関数の場合に顕著です。 勾配爆発問題（Exploding Gradient Problem）: 逆に勾配が急速に大きくなり、重みが不安定になることがあります。これにより学習が不安定になり、最適化が難しくなります。 局所最適解（Local Minima）: バックプロパゲーションは勾配降下法を用いて最適化を行いま

[pecan_fudge]

組織内とニューラルネットワーク内の情報伝達の類似性に着目。勾配喪失問題など、深い階層に情報が伝達しづらくなるのは実感とも整合。このようなアナロジーをたちどころに挙げてくるところがGPT-4のすごいところ