Nagoya Institute of Technology ニューラルネットワーク３ 竹内一郎 （名古屋工業大学） Nagoya Institute of Technology 階層型ニューラルネットの適応的基底関数 1 0/1 0 threshold Nagoya Institute of Technology シグモイド関数の特徴 Nagoya Institute of Technology 階層型ニューラルネット Nagoya Institute of Technology 階層型ニューラルネットの学習 学習データ 学習誤差 パラメータ Nagoya Institute of Technology 非線形最適化のイメージ 初期値 パラメータ空間 最適解 Nagoya Institute of Technology 最急降下法の収束 Nagoya Institute of Technology 局所解と大域解 Nagoya Institute of Technology Nagoya Institute of Technology 階層型ニューラルネットの学習 学習データ 学習誤差 パラメータ Nagoya Institute of Technology 中間変数の導入 Nagoya Institute of Technology 順方向計算 Nagoya Institute of Technology 順方向計算過程 Nagoya Institute of Technology 逆方向計算 Nagoya Institute of Technology 逆方向計算過程 Nagoya Institute of Technology 順方向・逆方向計算 Nagoya Institute of Technology 課題１ Nagoya Institute of Technology 課題２ Nagoya Institute of Technology 課題３ Nagoya Institute of Technology 課題４ Nagoya Institute of Technology 階層型ニューラルネットにおけるモデル選択 Nagoya Institute of Technology 階層型ニューラルネットの学習アルゴリズム(1) パラメータ Nagoya Institute of Technology 階層型ニューラルネットの学習アルゴリズム(2) アルゴリズムへの入力 学習データ行列： 隠れ層ユニット数： 初期学習率： 学習減衰率： 最大学習ステップ数： Nagoya Institute of Technology 階層型ニューラルネットの学習アルゴリズム(3) ステップ1: パラメータの初期化 ステップ2: 学習誤差, 勾配ベクトルの計算 ステップ3: 収束判定 ステップ4: パラメータ更新
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