バックプロパゲーションとは? わかりやすく解説

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バックプロパゲーション

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2024/05/26 15:34 UTC 版)

バックプロパゲーション: Backpropagation)または誤差逆伝播法(ごさぎゃくでんぱほう)[1]ニューラルネットワーク学習アルゴリズムである[2]


  1. ^ 逆誤差伝搬法(ぎゃくごさでんぱんほう)と呼ばれることもあるが,電波伝播に対する電波伝搬と同じく誤読に起因する誤字である。
  2. ^ "We describe a new learning procedure, back-propagation, for networks of neurone-like units." p.533 of Rumelhart (1986)
  3. ^ Paul J. Werbos (1994). The Roots of Backpropagation. From Ordered Derivatives to Neural Networks and Political Forecasting. New York, NY: John Wiley & Sons, Inc.
  4. ^ Yann LeCun; Leon Bottou; Genevieve B. Orr; Klaus-Robert Muller (1998). Efficient BackProp. http://yann.lecun.com/exdb/publis/pdf/lecun-98b.pdf. 
  5. ^ a b Xavier Glorot; Yoshua Bengio (2010). Understanding the difficulty of training deep feedforward neural networks. http://jmlr.org/proceedings/papers/v9/glorot10a/glorot10a.pdf. 
  6. ^ Multilayer Perceptron — DeepLearning 0.1 documentation
  7. ^ ヤン・ルカンらによる
  8. ^ 福島邦彦『神経回路と情報処理』朝倉書店、1989年。ISBN 978-4254120639 
  9. ^ Xavier Glorot; Antoine Bordes; Yoshua Bengio. “Deep Sparse Rectifier Neural Networks”. Proceedings of the Fourteenth International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS-11) 15: 315-323. http://jmlr.csail.mit.edu/proceedings/papers/v15/glorot11a/glorot11a.pdf. 
  10. ^ Yann LeCun; Yoshua Bengio; Geoffrey Hinton (2015-05-28). “Deep learning”. Nature 521 (7553): 436-444. doi:10.1038/nature14539. 
  11. ^ J. Heaton http://www.heatonresearch.com/encog/mprop/compare.html Applying Multithreading to Resilient Propagation and Backpropagation
  12. ^ Benerard Widrow; M.E. Hoff, Jr. (August 1960). “Adaptive Switching Circuits”. IRE WESCON Convention Record 4: 96-104. http://www-isl.stanford.edu/people/widrow/papers/c1960adaptiveswitching.pdf. 
  13. ^ Benerard Widrow; Michael A. Lehr (1995). Perceptorons, Adalines, and Backpropagation. http://isl-www.stanford.edu/~widrow/papers/bc1995perceptronsadalines.pdf. 
  14. ^ Shun-ichi Amari (June 1967). “Theory of adaptive pattern classifiers”. IEEE Transactions EC-1: 299–307. doi:10.1109/PGEC.1967.264666. 
  15. ^ Shun-ichi Amari (2013). “Dreaming of mathematical neuroscience for half a century”. Neural Networks 37Baby: 48–51. 
  16. ^ Stuart Russell and Peter Norvig. Artificial Intelligence A Modern Approach. p. 578. "The most popular method for learning in multilayer networks is called Back-propagation. It was first invented in 1969 by Bryson and Ho, but was largely ignored until the mid-1980s." 
  17. ^ Arthur Earl Bryson, Yu-Chi Ho (1969). Applied optimal control: optimization, estimation, and control. Blaisdell Publishing Company or Xerox College Publishing. pp. 481 
  18. ^ Paul J. Werbos. Beyond Regression: New Tools for Prediction and Analysis in the Behavioral Sciences. PhD thesis, Harvard University, 1974
  19. ^ Alpaydın, Ethem (2010). Introduction to machine learning (2nd ed. ed.). Cambridge, Mass.: MIT Press. p. 250. ISBN 978-0-262-01243-0. "...and hence the name backpropagation was coined (Rumelhart, Hinton, and Williams 1986a)." 
  20. ^ Rumelhart, David E.; Hinton, Geoffrey E., Williams, Ronald J. (8 October 1986). “Learning representations by back-propagating errors”. Nature 323 (6088): 533–536. doi:10.1038/323533a0. 
  21. ^ "The most obvious drawback of the learning procedure is that the error-surface may contain local minima so that gradient descent is not guaranteed to find a global minimum." p.536 of Rumelhart, et al. (1986). Learning representations by back-propagating errors. Nature.


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