誤差逆伝播法によるニューラルネットワーク (BackPropagation Neural Network, BPNN) についてです。基本的には深層学習 (ディープラーニング) も同じ学習方法で実現できます。BPNN について説明するスライドを作りました。pdfもスライドも自由にご利用ください。

pdfファイルはこちらから、パワーポイント(pptx)ファイルはこちらからダウンロードできます。

興味のある方はぜひ参考にしていただき、どこかで使いたい方は遠慮なくご利用ください。

BPNN とは？

• ニューラルネットワークおよびその学習法の一つ
• 目的変数の誤差が小さくなるように、各ニューロンの重みを最適化
• 深層学習 (ディープラーニング) も基本的には同じ学習方法で可能
  • ディープニューラルネットワーク
• 隠れ層の数が多くなると、入力変数 (説明変数) に近くなるにつれて
  学習が進まなくなるので注意

スライドのタイトル

• BPNN とは？
• ニューラルネットワークの構造 1/2
• ニューラルネットワークの構造 2/2
• ニューラルネットワークの構造の補足
• ニューラルネットワークの構造を式で表す
• 活性化関数の例 1/2
• 活性化関数の例 1/2
• 活性化関数についての補足
• ネットワークを構築するとは？
• 誤差逆伝播法 サンプルごとの誤差 E
• 誤差逆伝播法 隠れ層 k 層目から y への重み
• 誤差逆伝播法 k = 1 のとき
• ニューラルネットワークの構造 隠れ層 1 層
• 誤差逆伝播法 x から隠れ層 1 層目への重み
• 誤差逆伝播法 活性化関数の微分
• 誤差逆伝播法 k > 1 のとき  1/3
• 誤差逆伝播法 k > 1 のとき  2/3
• 誤差逆伝播法 k > 1 のとき  3/3
• 誤差逆伝播法 名前の由来
• 誤差逆伝播法 注意点

以上です。

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