はじめに ニューラルネットの基礎 ニューラルネットの順伝搬 1つの層での処理 多層での処理 順伝搬のまとめ ニューラルネットワークの学習 勾配法 微分の難しさ 誤差逆伝搬法 問題 誤差逆伝搬法 まずは損失の和を計算する 微分の連鎖律 出力での損失の微分 中間層での損失の微分 式を見直す はじめに ニューラルネットのフレームワークを使うと、誤差逆伝搬は既に実装されているため、ほとんど意識すること無く使えてしまいます。言わばブラックボックスという状態です。ここで誤差逆伝搬法について学んでおくことで、ニューラルネットがいかにして学習を行っているのかを理解しましょう。 数式が相応に難解なため、一番最後まで飛んでしまっても構いません。 最終的に得られる式を見れば、誤差逆伝搬法の由来を理解できるかと思います。 ニューラルネットの基礎 ニューラルネットの順伝搬 1つの層での処理 まずニューラルネットワー
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