EngineerNoi https://blog.hatena.ne.jp/EngineerNoi/ ITエンジニア ノイのブログ https://engineernoi.hatenablog.com/ 計算グラフと逆伝搬 ディープラーニングにおける計算グラフと逆伝搬（バックプロパゲーション）は、ニューラルネットワークの学習アルゴリズムの重要な要素です。計算グラフは、ネットワーク内の演算やデータの流れを視覚的に表現するための方法です。逆伝搬は、誤差を後ろ向きに伝えながら、ネットワークのパラメータを更新する方法です。 計算グラフ 計算グラフは、ニューラルネットワークの演算をノードとエッジで表現します。ノードは演算を表し、エッジはデータの流れを表します。ノードには、入力データを受け取り、それを使って演算を行い、出力を生成します。エッジは、ノード間をデータが伝わる経路を示します。 ちなみに計算グラフ… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fengineernoi.hatenablog.com%2Fentry%2F2023%2F06%2F17%2F131707" title="逆伝搬の実装 - ITエンジニア ノイのブログ" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> https://thumbnail.image.rakuten.co.jp/@0_mall/book/cabinet/7584/9784873117584.jpg?_ex=64x64 Hatena Blog https://hatena.blog 2023-06-17 13:17:07 rich https://engineernoi.hatenablog.com/entry/2023/06/17/131707 1.0 100%