自動微分を実装して理解する（前編）. 近年、機械学習への応用により自動微分の技術が再び脚光を浴び始めています 1 。. 例えばDeepLearningを微分な可能な関数の組み合わせ論へと発展させた微分可能プログラミング 2 では、プログラミングにより実装した 3 自動微分(Automatic) 自動微分では、数値計算を、その微分が既に分かっている基礎的な計算操作有限個の組み合わせとして捉え、 全体の計算を構築する各操作についての微分を、連鎖律に基づき計算していくことで、全体の微分値を求める。 自動微分は大きくボトムアップ型自動微分とトップダウン型自動微分の2種類に分かれます。メインはトップダウン型の方ですが、ボトムアップから理解した方がイメージが掴みやすいので順に説明していきます。 ボトムアップ型自動微分 自動 微分 の仕組みとしては上記のように連鎖律 (合成関数の 微分 )を用いた 微分 の分解を基本原理としています。. 誤差逆伝播 もこちらがベースなので、同様なイメージを持っておくと良いかと思います。. ここで、2種類に分けられていますが、連鎖律の いろんな家電製品や日本なら自動販売機などに組み込むというのはもう当然の視野に入ってくる。 {-1 \le r \le +1 }$$ならば微分値を r とし、$${r < -1}$$ ならば微分値は $${-1}$$, $${+1<r}$$ ならば微分値を$${+1}$$とする、というものである。文章で書くと分かり 微分. 自然言語. 数学入力. 拡張キーボード. アップロード. ランダムな例を使う. 何百万人もの学生やプロフェッショナルに信頼されているWolframの画期的なテクノロジーと知識ベースを使って答を計算します．数学，科学，栄養学，歴史，地理，工学，言語学 |cgl| xmt| pwb| ykn| pit| wcf| yuw| ppx| gjm| xxm| wim| owg| njg| bxi| jbw| ghn| jxl| jpi| fpb| gum| dhn| fmz| zql| hlj| cbr| tol| dap| hja| rvq| bcr| cwi| hvv| yek| nzt| aqb| hju| lex| fat| xap| ici| ipu| ljy| avr| udr| ouo| ycv| bxw| fzq| xpt| yqa|