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途中までわかるんだけどなあ
これ行列とベクトル使って凄いキレイにかけるよな。
いろいろよくできてるなーってなった
今、誤差逆伝播法に関して勉強しているので、解説して頂いて助かりました！
η(学習率)の話も入れて欲しかった
後ろから考えていくアイデアはなるほどと思って爽快感があったけど、重み付けがuおよびz に影響するから、z 所与の重み付け導出ってどこまで意味があるのかと不安になってしまう…学習させる＝重み付けが不正確で導出したzを所与として重み付けだけ変える、これで問題なくなる前提条件ってなんだろうか。
<cf> 関連動画
・【機械学習】深層学習(ディープラーニング)とは何か → https://www.youtube.com/watch?v=s5_Pk3CjhNA
丸暗記した合成関数の微分公式がなぜそうなるのかを、今更ながらに知れた。
本で勉強していましたが、勾配の計算がきちんと理解できずにいました。
ですが、この動画を見て、誤差deltaの考え方がわかり、
また、ニューロンが変わったときに、計算式がどう変わるのかがよく理解できました。
とても助かりました。ヨビノリさんありがとうございます！
Stanford の coursera が英語厳しくてここに避難してきた。たすかる。
クリリンのぶん笑 (でも22分ぐらいからわからなくなった…)
微分積分が全く分かってないからサッパリですわ…
深層学習難しすぎ。
中学数学でお願いします
タクミさんに国民栄誉賞かなんかをあげて欲しい。日本のIT知識の向上にこれ程、貢献している人はいない。日本の宝！
これは、本当にすごい。
ありがとうございます！
顔がほんとに丸いな
ありがとうございました。分かりやすかったです！
これは素晴らしい
初めて誤差伝搬法がすっきり理解できました。ありがとうございます。
なるほどよくわからん
結論の部分先出しでそれから計算して貰えれば多分一番わかりやすかったと自分は思いました。
今回のファボゼロ 8:50
ここでもとめた、dE/dwを、どう使うのでしょうか？
ありがとうございます！
今回の続きで実際に具体的なデータセットを使って簡単な勾配降下法の計算例を示してもらえるとうれしいです。特にバッチの処理の場合に、順伝播で記録した入出力データを転置行列でかけて計算量を削減していけるかなどです。
ジャンガのたとえ分かりやすい。。。先に上から動かして、動かした位置で固定しながら、下の段を動かすことができるみたいな。。。
ジェンガの例えがとても分かりやすくていいなと思いました！
昔々に卒論で取り組んだ話でしたので当時を思い出しつつ拝見しました。当時のWSによる計算は大変でした
Thanks!
神動画あらわる
ほんとに1時間もせずに誤差伝播法が理解できるとは思いませんでした。すごく感謝です。ありがとう！
バックプロパゲーション！！
だからアンパンマンは愛と勇気だけが友達なのか・・・
活性化関数に恒等関数ではなくシグモイド関数を使用した例を見てみたいです
この授業をのべ5万人近くが視聴してるのに感心した。日本も捨てたもんじゃないな。
何を伝えたいの？
枝刈りの説明が聞きたいです
”back propagation" を「誤差逆伝播法」と訳すのは無理がありませんか。そもそも「深層学習」と言う訳自体が問題で、普通にディープラーニングと呼ぶべきではないでしょうか。ディープラーニングは基本的にもともとあったANNの商品名みたいなものなので深層学習とか訳されてしまうとものすごい違和感を感じるんでけど。まあこれは日本のマシーンラーニング業界の責任でしょうけど。