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  1. 誤差伝播法は 損失関数 の勾配を簡単に求めるための方法です。 なぜ勾配を求めるのかというと、損失関数の値が 最小 になる時の 重みw や バイアスθ を求めたいからです。
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  2. 他の人はこちらも質問
    しかし、テープを1回使用して観測する場合の標準偏差(誤差)は既知であるため、これらを連続させた場合の(これらの関数であるところの未知量)結果には、どのように影響を与えるかを、数学的表現でまとめたものが、「誤差の伝播(または拡散)」と呼ばれるものである。 X = X1±X2 として表される。 この標準偏差をそれぞれm1とm2、Mとすると、 M2=[(xの観測値の誤差)2] /nとなる。 また、x1の観測の誤差を、⊿1’、⊿1”、⊿1’’’、…・。 X2の観測値の誤差を、⊿2’、⊿2”、⊿2’’’…・とし、X1、X2 の標準偏差をそれぞれ、m1、m2とすれば、その大きさは、 m12=[⊿12]/n 、 m22=[⊿22 ]/n 、………となる。
    誤差逆伝播法は、ネットワークの損失関数を定めることができ、その関数を使って重みとバイアスを修正できればよく、教師あり学習である必要はありません。 話を戻して、教師あり学習は入力に対して “望まれる出力” (これを「 教師信号 (supervisory signal)」といいます) を出せるよう、ニューラルネットワークを学習する方法ですが、当然ながら、学習を行っていない初期状態のネットワークの出力は、ふつう教師信号とは遠くかけ離れたものとなるはずです。
    バックプロパゲーション (誤差逆伝播法) とは、関数の偏微分を効率的に計算する手法です。 ニューラルネットワークの学習 ( 損失関数 の 勾配 の計算) を効率よくするために利用します。 例えば、通常の偏微分で20万年かかる計算が、バックプロパゲーションで偏微分すると1週間で済みます。 バックプロパゲーションを説明する方法として、以下の2つの方法があります。 本記事では、直感的に理解しやすい 計算グラフ を使った方法で説明します。 以下の数式を例に計算グラフを説明します。 e = c * d c = a + b d = b + 1 上記の数式を、計算グラフで表すと以下のとおりです。 この時、a =2, b= 1 とすると、計算グラフを利用して e = 6 と計算できます。
    誤差は のように前後に同じくらいの幅でどれくらいずれるかを表すことが多い. 工業の世界では設計図面に「マイナス方向への製作上の誤差が生じることは許されない」ことを意味する表記をすることがあったりするが, 物理学における測定とは別の話である. 物理においてもプラスとマイナスで誤差の幅が違うという厳密な検討結果が載せられることがあるが, 多くの場合では, 前後に同じ幅の誤差があるという前提を使う. というわけで, 誤差は正負のどちらのこともありうるが, この式の などには正の値が代入されるものだとしよう. そうすれば, すべての項が正になって誤差の影響が強め合う場合を表すことができそうだ. いや, まだだめだ. などが負になることもありうる.
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  9. はじめての誤差論 - 武内@筑波大

    ウェブ2022年8月9日 · 目的によっては、誤差の推定方法を明記した上で測定誤差を や で表すことも行われる。. このように、測定データに付けられた誤差範囲は、 必ずその範囲に真の値があると主張するものではない 。. あくまで統計的に誤差の大きさを評価した物で ...

  10. 誤差伝播の法則 - kinomise.com

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