electric-city https://blog.hatena.ne.jp/electric-city/ 山下誠二郎のITとフォートナイトと野球ブログ https://melheaven.hatenadiary.jp/ 機械学習 そもそも勾配降下法って何？ ここでは数式を使って難しい話をしません。 Texを使うのが怠いし、説明しても分かりにくいからです。前回、順伝播型ネットワークを解説した際に誤差関数について説明したと思います。melheaven.hatenadiary.jp学習では誤差関数E(w)の値を最小化させるため、重みパラメータWを更新するわけです。Q. ではどのようにして誤差関数を最小化させるのか。 A. 誤差関数Eの極小となる重みwをひたすら探します。極小値の重みwを探すには、誤差関数を微分して勾配が負となる方向へ重みパラメータWを動かし続けます。これが勾配降下法です！ちなみに重みWの更新料の大きさを学習係… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fmelheaven.hatenadiary.jp%2Fentry%2Fdeeplearning2" title="確率的勾配降下法について解説！ - 山下誠二郎のITとフォートナイトと野球ブログ" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> https://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/e/electric-city/20200920/20200920152512.jpg Hatena Blog https://hatena.blog 2020-09-20 16:09:39 rich https://melheaven.hatenadiary.jp/entry/deeplearning2 1.0 100%