誤差逆伝播法

勾配降下法に概念レベルの説明。 勾配降下法をプログラム的に確認する方法としてニューラルネットワークではなく、任意の関数に試す方法がある。 勾配降下法プログラムのフローで分かりにくいところを説明。

勾配降下法プログラムのフローで分かりにくいところを説明。 入力初期値は学習のスタート地点。 ハイパーパラメータは学習アルゴリズムの設定値。 グラフへのプロットは履歴付きで。 プログラムの振る舞いをアニメーションgifで確認。

勾配降下法をプログラム的に確認する方法としてニューラルネットワークではなく、任意の関数に試す方法がある。 三角関数と二次関数を合成したもので試す。 プログラムのフローを記載。

勾配降下法に概念レベルの説明。 連鎖律含めた一連の流れを誤差逆伝播法と言う。 ただし、単純パーセプトロンの段階では逆伝播という言葉にしておく。 まずは勾配降下法のみの実験をやってみる。

多変数関数の連鎖律について説明。 ニューラルネットワークを想定した場合の多変量関数の連鎖律について説明。 ニューラルネットワークの学習を想定した場合、暗黙的に追加される関数として入力群がある。

多変数関数の連鎖律に突入したが、これを理解するのに必要な知識があるため、それらを列挙。 合成関数について説明。 合計関数の微分(連鎖律)について説明。 合成関数の微分(連鎖律)の証明を実施。

ニューラルネットワークの学習を想定した場合、暗黙的に追加される関数として入力群がある。 イメージ的に1層増える感じになる。 これはバッチ学習、ミニバッチ学習時の起きる現象。 と言っても、微分すると重みが消えるので足し算に化ける。

ニューラルネットワークを想定した場合の多変量関数の連鎖律について説明。 入力から見た際の関数の伝達ルートが複数になる。 変化させたいのは入力ではなく重み。