バックプロパゲーション

バックプロパゲーション Backpropagation(誤差逆伝播、逆伝搬)とは、推論結果が正しいか見つめ直して、アルゴリズムでどこが悪くどこを修正したらよかったかを学習する方法です。

ニューラルネットワークを学習させる際に用いられるアルゴリズムです。深層学習の基礎になっています。

ニューラルネットに最初は入力層>中間層>出力層への結合係数がランダムに与えられますので、ある入力データに対して出力層は正しい出力とは限りません。正解の出力との誤差を教師データとして与えることにより、次第に結合係数を更新させて最終的に正しい出力が得られるようにします。

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