MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第4章 その55【逆伝播⑥】

MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第4章 その55【逆伝播⑥】 数値計算
MATLAB,Python,Scilab,Julia比較 第4章 その55【逆伝播⑥】

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はじめに

単純パーセプトロンに対する逆伝播についての話。
入力層の微分について。

登場人物

博識フクロウのフクさん

指差しフクロウ

イラストACにて公開の「kino_k」さんのイラストを使用しています。
https://www.ac-illust.com/main/profile.php?id=iKciwKA9&area=1

エンジニア歴8年の太郎くん

技術者太郎

イラストACにて公開の「しのみ」さんのイラストを使用しています。
https://www.ac-illust.com/main/profile.php?id=uCKphAW2&area=1

【再掲】逆伝播を想定した単純パーセプトロンの構成

太郎くん
太郎くん

まずは、逆伝播を想定した単純パーセプトロンの構成を再掲。

逆伝播を想定した単純パーセプトロンの構成、誤差関数は二乗和誤差(SSE:Sum of Squared Error)を1/2したものを使用。1/2にしておくと微分時に消えるので便利、x1、x2、×w1、×w2、+b、A、Y、E=1/2∑_{i=1}^n(A-Y)^2
フクさん
フクさん

今回は、入力層の微分について。

入力層の位置づけ

フクさん
フクさん

まずはブロック図と連鎖律に於ける入力層の位置づけを確認

ブロック図上での入力層の位置づけ

逆伝播のブロック図(入力層)、W、f()、Z、σ()、A、SSE()、E

連鎖律上での入力層の位置づけ

\(
\displaystyle\frac{\partial E}{\partial W}=\frac{\partial E}{\partial A}\frac{\partial A}{\partial Z}{\color{red}\frac{\partial Z}{\partial W}}
\)

太郎くん
太郎くん

名前のまんまで入力の部分だね。
連鎖律では一番後ろだけど、

入力層の関数

フクさん
フクさん

入力層の関数として示すと以下になる。

\(
f(W)=WX+b
\)

太郎くん
太郎くん

まぁ、入力に重みを掛けてバイアスを加えてるから、
そんな感じはするね。

入力層の偏導関数

フクさん
フクさん

そして、入力層の偏導関数を求める。

\(
\begin{eqnarray}
\displaystyle\frac{\partial Z}{\partial W}&=&\frac{\partial f(W)}{\partial W}=\frac{\partial(WX)}{\partial W}\\
&=&\frac{\partial WX}{\partial W}+\frac{\partial b}{\partial W}=\frac{\partial WX}{\partial W}&=&X
\end{eqnarray}
\)

太郎くん
太郎くん

むっちゃシンプルになった!

太郎くん
太郎くん

まぁ、順番を追って求めるとそういうことになるのか。

フクさん
フクさん

元の関数がベクトルとは言え、形状的には1次関数だからね。
偏微分するとシンブルになる。

太郎くん
太郎くん

なんか思ったよりもチョロそうだな。

まとめ

フクさん
フクさん

まとめだよ。

  • 入力層のブロック図と連鎖律上の位置づけを確認。
  • 入力層の偏導関数を確認。
    • もとの式がシンプルなので偏導関数もシンプル。

バックナンバーはこちら。

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