ニューラルネットワークの訓練の手順
1.アーキテクチャの定義
入力ノード、出力ノード、隠れ層の数などを定義する。
2.重みの初期化
3.データを入力
4.入力ごとに重みをかける
5.重みをかけられた入力値から、隠れ層の値を計算する
6.各隠れ層の値に、活性化関数を適用する
7.隠れ層の結果から、出力層の値を計算する
8.出力層の活性化関数を計算する
9.予測値と出力値の差を計算する
10.9.の結果で、各重みを更新する
11.終了条件に達しない場合、3.以降を繰り返す
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統計、機械学習、AIを学んでいきたいと思います。 お役に立てば幸いです。