「機械学習と深層学習」をやってみる。今回はニューラルネットワークにおけるバックプロパゲーションだ。
- 作者: 小高知宏
- 出版社/メーカー: オーム社
- 発売日: 2016/05/21
- メディア: 単行本（ソフトカバー）
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バックプロパゲーションは、ニューラルネットワークの入力層に対する出力、これが教師データに対してどの程度ずれているかを誤差として計測し、この誤差を最小化するという方式だ。
このため、誤差に対するフィードバックを各パーセプションに実施していき、その誤差を最小化していくという方式になる。詳細は書籍の方を参照されたい。
今回はバックプロパゲーション付きのニューラルネットワークを構成し、多数決論理を学習しパーセプションを更新していく。
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