バックプロパゲーション - Wikipedia
バックプロパゲーション（英: Backpropagation）または誤差逆伝播法（ごさぎゃくでんぱほう）[1]はニューラルネットワークの学習アルゴリズムである[2]。 概要[編集] バックプロパゲーションは数理モデルであるニューラルネットワークの重みを層の数に関わらず更新できる（学習できる）アルゴリズムである。ディープラーニングの主な学習手法として利用される。 そのアルゴリズムは次の通りである： ニューラルネットワークに学習のためのサンプルを与える。 ネットワークの出力を求め、出力層における誤差を求める。その誤差を用い、各出力ニューロンについて誤差を計算する。 個々のニューロンの期待される出力値と倍率 (scaling factor)、要求された出力と実際の出力の差を計算する。これを局所誤差と言う。 各ニューロンの重みを局所誤差が小さくなるよう調整する。 より大きな重みで接続された前段のニ
Chainer – A flexible framework of neural networks — Chainer 7.8.1 documentation
Chainer – A flexible framework of neural networks¶ Chainer is a powerful, flexible and intuitive deep learning framework. Chainer supports CUDA computation. It only requires a few lines of code to leverage a GPU. It also runs on multiple GPUs with little effort. Chainer supports various network architectures including feed-forward nets, convnets, recurrent nets and recursive nets. It also supports
Convolutional neural network - Wikipedia
A convolutional neural network (CNN) is a regularized type of feed-forward neural network that learns features by itself via filter (or kernel) optimization. Vanishing gradients and exploding gradients, seen during backpropagation in earlier neural networks, are prevented by using regularized weights over fewer connections.[1][2] For example, for each neuron in the fully-connected layer, 10,000 we
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