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誤差逆伝播法の数式を真面目に考える - Qiita
はじめに ロジスティック回帰をニューラルネットで実装したときの誤差逆伝播法の計算について、参考書で... はじめに ロジスティック回帰をニューラルネットで実装したときの誤差逆伝播法の計算について、参考書では省かれていたので自力で数式を用いて解説及び実装してみます。 本記事の特徴は以下です。 バッチ学習を考慮している 偏微分を真面目に計算した なお、数学(行列や偏微分など)の解説や復習はしません。必要な方は 高校数学で理解・実装するニューラルネットワーク が詳しかったのでこれを参照してください。 ニューラルネットワークとは ニューラルネットワークの基本構造は以下の図のように複数の信号を入力($x$)として受け取り、それにある処理をして、出力するというものです。処理としては、重み($w$)をかけてバイアス($b$)を足すということを行います。 これを数式で書くと以下のようになります。 そして、出力$o$を活性化関数と呼ばれる非線形関数を用いて$\hat{y}$に変換することで、多層にしたときに複雑