https://orsj-ml.org/orwiki/wiki/index.php?action=history&feed=atom&title=%E9%80%86%E4%BC%9D%E6%92%AD%E6%B3%95 2026-06-22T14:48:28Z このウィキのこのページに関する変更履歴 MediaWiki 1.35.3 https://orsj-ml.org/orwiki/wiki/index.php?title=%E9%80%86%E4%BC%9D%E6%92%AD%E6%B3%95&diff=10285&oldid=prev 2008-11-07T07:06:29Z

<p></p> <table class="diff diff-contentalign-left diff-editfont-monospace" data-mw="interface"> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <col class="diff-marker" /> <col class="diff-content" /> <tr class="diff-title" lang="ja"> <td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">← 古い版</td> <td colspan="2" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">2008年11月7日 (金) 07:06時点における版</td> </tr><tr><td colspan="2" class="diff-lineno" id="mw-diff-left-l2" >2行目:</td> <td colspan="2" class="diff-lineno">2行目:</td></tr> <tr><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"></td><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"></td></tr> <tr><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>階層型ニューラルネットワークにおいて, 教師信号とネットワーク出力の誤差2乗和を最小にするために勾配降下法を用いた場合のアルゴリズム.  誤差信号がネットワークの出力層から入力層に逆向きに用いられることからこの名称が用いられる. なお, 逆伝播アルゴリズムは, 階層型ネットワークだけでなくさらに広いクラスのネットワークにおいて, ヤコビアン(Jacobian)やヘッセ行列(Hessian)を用いる場合にも導出される.</div></td><td class='diff-marker'> </td><td style="background-color: #f8f9fa; color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #eaecf0; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div>階層型ニューラルネットワークにおいて, 教師信号とネットワーク出力の誤差2乗和を最小にするために勾配降下法を用いた場合のアルゴリズム.  誤差信号がネットワークの出力層から入力層に逆向きに用いられることからこの名称が用いられる. なお, 逆伝播アルゴリズムは, 階層型ネットワークだけでなくさらに広いクラスのネットワークにおいて, ヤコビアン(Jacobian)やヘッセ行列(Hessian)を用いる場合にも導出される.</div></td></tr> <tr><td colspan="2"> </td><td class='diff-marker'>+</td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;"></ins></div></td></tr> <tr><td colspan="2"> </td><td class='diff-marker'>+</td><td style="color: #202122; font-size: 88%; border-style: solid; border-width: 1px 1px 1px 4px; border-radius: 0.33em; border-color: #a3d3ff; vertical-align: top; white-space: pre-wrap;"><div><ins style="font-weight: bold; text-decoration: none;">[[category:近似・知能・感覚的手法|ぎゃくでんぱほう]]</ins></div></td></tr> </table>

Albeit-Kun https://orsj-ml.org/orwiki/wiki/index.php?title=%E9%80%86%E4%BC%9D%E6%92%AD%E6%B3%95&diff=6348&oldid=prev 2007-07-19T23:51:54Z

<p>&quot;逆伝播法&quot; を保護しました。 [edit=sysop:move=sysop]</p> <table class="diff diff-contentalign-left diff-editfont-monospace" data-mw="interface"> <tr class="diff-title" lang="ja"> <td colspan="1" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">← 古い版</td> <td colspan="1" style="background-color: #fff; color: #202122; text-align: center;">2007年7月19日 (木) 23:51時点における版</td> </tr><tr><td colspan="2" class="diff-notice" lang="ja"><div class="mw-diff-empty">(相違点なし)</div> </td></tr></table>

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<p>新しいページ: &#039;&#039;&#039;&#039;【ぎゃくでんぱほう (back propagation)】&#039;&#039;&#039; 階層型ニューラルネットワークにおいて, 教師信号とネットワーク出力の誤差2乗和を最...&#039;</p> <p><b>新規ページ</b></p><div>'''【ぎゃくでんぱほう (back propagation)】'''<br /> <br /> 階層型ニューラルネットワークにおいて, 教師信号とネットワーク出力の誤差2乗和を最小にするために勾配降下法を用いた場合のアルゴリズム. 誤差信号がネットワークの出力層から入力層に逆向きに用いられることからこの名称が用いられる. なお, 逆伝播アルゴリズムは, 階層型ネットワークだけでなくさらに広いクラスのネットワークにおいて, ヤコビアン(Jacobian)やヘッセ行列(Hessian)を用いる場合にも導出される.</div>

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