Backpropagation（誤差逆転伝播）とは？-AI関連の用語集【クラベルAI】-

Backpropagation（誤差逆転伝播）

Backpropagation（誤差逆転伝播）とは、人工ニューラルネットワークの学習において重要なアルゴリズムで、ネットワークを通じて伝播された誤差（出力層での期待される出力と実際の出力の差）を逆方向に伝播させることで、各ニューロンの重みを効率的に調整します。このプロセスは、学習データセットを用いてネットワークの性能を最適化するために使用され、特に深層学習ではその効果が顕著です。誤差逆転伝播法は、ネットワークの出力誤差を最小化することを目的としており、具体的には連鎖律の原理を利用して、出力層から入力層に向かって、各層の重みの勾配を計算し、それを用いて重みの更新を行います。

Backpropagation（誤差逆転伝播）関連用語

Backpropagation（誤差逆転伝播）に関連する単語は以下の通りです。

Backpropagation（誤差逆転伝播）　やさしい解説

Backpropagation（誤差逆転伝播）とは、コンピュータが人間の脳のように学習する方法の一つで、間違った答えを出したときに、どのように間違えたのかを逆にたどって正しい答えに近づける方法です。例えば、足し算を覚えるとき、間違った答えを出したら、どこが間違っていたかを確認して、次回は正しい計算ができるようにします。同じように、Backpropagationでは、コンピュータが出した答えが間違っていた場合、その間違いを逆向きにたどって、どの部分をどう修正すれば良いかをコンピュータ自身に教えて、より正確な答えが出せるようにする技術です。この方法によって、コンピュータはさまざまな問題をより正確に解決できるように学習していきます。

AI関連の用語集【まとめ】

AI関連の用語集が気になる方のために、用語集一覧を作成しました。AIに関する学びを深めたいとお考えの方はぜひご覧ください。