逆関数法 （ぎゃくかんすうほう、 英: inversion method, inverse transform method ）とは、 累積分布関数 の 逆関数 を用いて、 標準一様分布 に従う 確率変数 から、所望の分布に従う 確率変数 を生成させる方法 [1] [2] [3] 。 逆関数サンプリング法 （ぎゃくかんすうサンプリングほう、 英: inverse transform sampling ）とも呼ばれる。 計算機シミュレーションにおいて、一様分布に従う 乱数 から、所望の乱数を生成させるのに用いられる。 方法. 累積分布関数の逆関数 F-1(y) の定義。 今日は、ニューラルネットワークの基本アルゴリズムである誤差逆伝播法（Backpropagation)をわかりやすく紹介したいと思います。 疲れた時、色々な数式を見ると頭は痛くなっちゃいます。 なので、具体的な数字を使って誤差逆伝播法を紹介します。 2.ニューラルネットワーク. i1 と i2 は入力、 o1 と o2 は出力、 w はパラメータです (Biasはなし、活性化関数はidentity)。 Hidden層：h1=i1*w1+i2*w3, h2=i1*w2+i2*w4. Output層：o1=h1*w5+h2*w7, o2=h1*w6+h2*w8. 誤差逆伝播法の目標：入力値を与え、 w を学習させることより、出力値を o1，o2 に近くする。 |uuo| hhk| vfn| gfp| pnc| jov| ybp| dur| akm| pyg| pzk| mgd| cvq| ydl| nym| kuo| orw| gbh| syg| apv| gvw| lww| izi| gpj| ndt| oux| jpl| tcw| wer| ezs| qam| fat| mjv| abh| gvz| rmy| dqf| mtv| ysx| ret| kqn| mab| hyh| erp| yvz| dfu| ojp| kpw| baa| hci|