誤差逆伝播法 by Fouad Sabry

逆伝播とは

逆伝播は、逆方向パスを使用してモデルのパラメータを更新する機械学習の手法です。 このアルゴリズムの目標は、平均二乗誤差 (MSE) を可能な限り削減することです。 単一層のネットワークでバックプロパゲーション中に次のアクションが実行されます。出力層だけでなく隠れ層の出力も計算することにより、入力から出力までネットワーク内のパスをたどります。 [これはフィードフォワードのステップです]出力層で利用可能な情報を使用して、入力層と隠れ層に関するコスト関数の導関数を計算します。重みが収束するか、十分な反復がモデルに適用されるまで、重みを繰り返し更新します。

どのようなメリットがあるか

(I) 次のトピックに関する洞察と検証:

章 1: バックプロパゲーション

第 2 章: 連鎖ルール

第 3 章: パーセプトロン

第 4 章: 人工ニューロン

第 5 章: 全導関数

第 6 章: デルタ ルール

第 7 章: フィードフォワード ニューラル ネットワーク

第 8 章: 多層パーセプトロン

第 9 章: 勾配消失問題

第 10 章: 人工ニューラル ネットワークの数学

(II) バックプロパゲーションに関する一般のよくある質問に答える。

(III) 実際の使用例

(IV) バックプロパゲーションのテクノロジを 360 度完全に理解できるように、各業界の 266 の新興テクノロジを簡潔に説明する 17 の付録。

本書の対象者

専門家、学部生および大学院生、愛好家、愛好家、およびあらゆる種類のバックプロパゲーションに関する基本的な知識や情報を超えたいと考えている人