順伝播と逆伝播
メニューを表示するにはスワイプしてください
順伝播
定義
順伝播は、ニューラルネットワークにおいて情報が入力層から出力層へと伝わる過程。各ニューロンは重みと活性化関数を用いて入力を処理し、その出力を次の層へ伝達する。最終層に到達すると、ネットワークは予測を生成する。
バックワードプロパゲーション
ニューラルネットワークがフォワードプロパゲーションによって予測を行った後、その出力は実際のデータと比較され、誤差が計算される。
定義
バックワードプロパゲーション（またはバックプロパゲーション）は、この誤差を利用してネットワーク内を逆方向に進み、ニューロンの重みを調整するプロセス。
このように重みを更新することで、ネットワークは徐々に誤差を減少させ、予測の精度を向上させる。
注意
ニューラルネットワークの誤差はタスクによって異なる方法で計算されますが、常に浮動小数点数です。
ニューラルネットワークは、順伝播と逆伝播を何度も繰り返すことで学習します。各イテレーションごとにモデルは改善されますが、“完全な精度”に到達することはありません。トレーニングは、パフォーマンスが許容範囲に達したとき、または多くのイテレーションの後にモデルが改善しなくなったときに終了します。
1. ニューラルネットワークにおけるフォワードプロパゲーションとは何ですか？
2. ニューラルネットワークにおけるバックプロパゲーションとは何ですか？
3. ニューラルネットワークの訓練時、フォワードプロパゲーションの後には何が起こりますか？
すべて明確でしたか？
フィードバックありがとうございます！
セクション 1. 章 7
AIに質問する
AIに質問する
何でも質問するか、提案された質問の1つを試してチャットを始めてください
セクション 1. 章 7
