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Backpropagation

Backpropagation、最近ある方に説明する機会がありましたので、見直していました。

合成関数の微分がわかれば、基本的にはわかるのですが、やはりややこしいです(添え字がたくさん出てくる)。以下、私なりの注意点です。

1.出力層のエラーだけは、個別に考えます。これは適切なエラー関数を考えてやると、(出力)マイナス(教師データ)、という極めて簡潔な表現となります。回帰しかり、分類しかり(2クラスでも多クラスでも)。

2.各ノードは、前半と後半に分けて考えます。この関係が、活性化関数。これの微分が入ることに注意。もっと言えば、これが「勾配消失問題」の元凶。

3.エラー関数をノード前半の値で微分した量を、PRMLではδと記していますが、この量を理解することが重要。慣れれば便利です。ノード前半での微分なので、活性化関数の微分が含まれます。

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アルゴリズムとして整理されているのは、やはりPRMLです。同書の、5.3. Error Backpropagationの情報がすべてです。または、"Deep Learning"の、Algorithm 6.4ですね。
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プロフィール

加納裕(かのうゆたか)

Author:加納裕(かのうゆたか)


[略歴]
1983年3月東京工業大学工学部機械物理工学科卒業
1983年4月(株)図研入社
1987年1月同社退社
1987年2月(株)ソリッドレイ研究所を6名で設立、取締役
1994年3月同社退社
1994年4月(株)スリーディー入社
1996年10月同社取締役
1999年12月上海大学兼務教授
2002年10月同社代表取締役
2009年9月ものつくり大学非常勤講師~現在
2009年10月同社代表退任/退社
2010年1月ソフトキューブ(株)入社~現在(技術顧問)
2017年4月湘南工科大学非常勤講師~現在


[業界団体・学会活動]
電気学会・第三期次世代インタラクティブディスプレイ協同研究委員会(幹事)/最先端表現技術利用推進協会・アカデミック部会(旧:三次元映像のフォーラム)(副部会長)/日本バーチャルリアリティ学会ハプティクス研究委員会(委員)/ACM(Professional Member)/情報処理学会(正会員、CVIM会員)/3Dコンソーシアム(賛助会員)/3DBiz研究会(個人賛助会員)/URCF(特別会員)

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前職:立体映像産業推進協議会(幹事)/日本バーチャルリアリティ学会・論文委員会(委員)


[資格]
TOEIC805点
数学検定1級(数理技能)
中型・普自二免許
サッカー4級審判員

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