逆誤差伝播法
逆誤差伝播法とは、ニューラルネットワークの学習において、出力された予測値と正解との誤差をネットワークの逆向きに伝播させ、各パラメータを効率的に更新するためのアルゴリズムです。深層学習の急速な発展を支えた最も重要な基盤技術の一つです。
最適化アルゴリズムのAI用語一覧
2件最適化アルゴリズムに関するAI用語を2件掲載しています。意味や使い方、関連用語を一覧から確認できます。
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逆誤差伝播法とは、ニューラルネットワークの学習において、出力された予測値と正解との誤差をネットワークの逆向きに伝播させ、各パラメータを効率的に更新するためのアルゴリズムです。深層学習の急速な発展を支えた最も重要な基盤技術の一つです。
勾配下降法とは、機械学習やディープラーニングにおいてモデルの予測誤差を最小化するために用いられる代表的な最適化アルゴリズムです。損失関数の勾配（傾き）を計算し、誤差が最も小さくなる方向へモデルのパラメータを少しずつ更新します。効率的な学習を実現するための基礎となる重要な技術です。