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定義-バックプロパゲーションとはどういう意味ですか？
バックプロパゲーションは、特定のクラスのニューラルネットワークをトレーニングするために使用される手法です。これは、機械学習プログラムが過去の機能を見ることによって調整できるようにする原則です。
バックプロパゲーションは、「エラーのバックプロパゲーション」とも呼ばれます。
Techopediaはバックプロパゲーションについて説明します
手法としてのバックプロパゲーションでは勾配降下法を使用します。出力で損失関数の勾配を計算し、ディープニューラルネットワークのレイヤー全体に分布を戻します。 その結果、ニューロンの重みが調整されます。 バックプロパゲーションは、教師ありネットワークと教師なしネットワークの両方で使用できますが、教師あり学習方法と見なされています。
データが一方向にのみ流れる単純なフィードフォワードニューラルネットワークの出現後、エンジニアは、バックプロパゲーションを使用して事後のニューラル入力の重みを調整できることに気付きました。 バックプロパゲーションは、アクティビティに基づいてシステムをトレーニングし、ニューラルネットワークが特定の入力を処理する方法を正確または正確に調整する方法、または他の望ましい状態に導く方法と考えることができます。
