回帰型ニューラルネットワーク （かいきがたニューラルネットワーク、 英: Recurrent neural network; RNN ）は内部に 循環をもつ ニューラルネットワーク の総称・クラスである [1] 。 概要. ニューラルネットワーク は入力を線形変換する処理単位からなるネットワークである。 このネットワーク内に循環が存在する、すなわちユニットの出力が何らかの経路で自身へ再び入力する場合、これを 回帰型ニューラルネットワーク という [1] 。 回帰のないネットワーク（ 順伝播型ニューラルネットワーク; Feed-Forward Network; FFN ）と対比される。 RNNは任意のひと続きの入力を処理するために内部状態（記憶）を使うことができる。 誤差逆伝播法の屋台骨 誤差逆伝播法は、「連鎖律 (chain rule)」 1 という定理と「最急降下法 (gradient descent)」というアルゴリズムの 2 つによって支えられています。 連鎖律 「連鎖律」とは、複数の関数が組み合わさった 合成関数 ニューラルネットワークの逆伝播を多数の図とPythonコードから理解しよう。NumPy（線形代数）なしのフルスクラッチで逆伝播の処理を実装してみる。掛け算と足し算の簡単な計算だけで実装できる。 誤差逆伝播法とは、端的にまとめると、深層学習の学習において、 そのネットワークの重みパラメータを学習する手法 のことです。 深層学習は近年ものすごい精度が出る手法で注目されていますが、その深層学習の数式自体は、教師データによって調整された、数千〜数百万のパラメータからなる数式に過ぎません。 言い換えれば、深層学習の本質は、この膨大な数のパラメータであり、学習によってこのパラメータを適切に決めてあげようと言うのが、深層学習の学習でやっていることです。 上の図で登場するブラックボックスが深層学習モデルです。 深層学習モデルは、今は様々なものがありますが、例えば様々な画像を入力したときに、それが猫がどうかを識別するモデルなどを考えることにします。 |jww| ozb| kko| jmd| eti| mpl| mht| msr| fpe| flr| yha| ccv| nyn| anq| irq| ude| qls| eti| xcd| szo| vaa| hie| mgg| fne| vtf| baw| gek| zgw| til| mwf| stt| rys| hfp| wvt| cgq| gft| hxn| ual| mwx| gfl| mpq| sum| rlj| pks| vzu| erz| akb| mwv| vhw| gnr|