【G検定まとめ】要点整理&当日用カンペの項目別詳解ページです。
詳細な知識や実装は試験には必ずしも必須ではありませんが、試験対策として理解を深めたい方はぜひ最後までご覧ください。
G検定まとめはこちら
誤差逆伝播法
誤差逆伝播法は、ニューラルネットワークの重みを効率的に更新し、学習を促進するための手法です。この手法は、ネットワークの出力と正解ラベルとの誤差を利用して、ネットワーク全体を学習します。
まず、ニューラルネットワークの学習では、損失関数と呼ばれる数式を用いて、ネットワークの出力と正解ラベルの間の誤差を表現します。損失関数の値が大きい場合、ネットワークの性能が悪いことを意味し、逆に値が小さい場合は性能が良いとされます。一般的な損失関数には、二乗和誤差や交差エントロピー誤差があります。
誤差逆伝播法の核心は、ネットワークを通じて誤差情報を逆方向に伝播させることです。これにより、各層の重みを効果的に調整し、全体の性能を向上させます。具体的な手順は以下の通りです:
- ネットワークに入力データを与え、出力を求めます。
- 出力層での誤差を計算し、この誤差を用いて出力ニューロンの誤差を計算します。
- 各ニューロンの期待される出力値と実際の出力の差を計算し、これを局所誤差と呼びます。
- 局所誤差を小さくするように各ニューロンの重みを調整します。
- 前段のニューロンに対して局所誤差の責任を割り当て、同様の処理を繰り返します
このプロセスを実装する際には、数学的な式変形が多く、計算グラフを用いた視覚的な表現も役立ちます。例えば、ある変数に関する偏微分を求める際には、連鎖律という数学的原則を利用します。これは、複数の関数の合成を微分する際に使われるルールで、誤差逆伝播法の基礎を形成しています。
最後に、勾配降下法という手法を用いて、重みを更新します。これは、損失関数の傾き(勾配)を計算し、その傾きの逆方向に重みを調整することで、損失関数の値を小さくする方法です。
G検定学習法
最後までご覧いただきありがとうございました。
当サイトではG検定に役立つ情報をまとめています。
ぜひご覧ください。
本サイトの活用方法
【G検定まとめ2024】試験当日も使える! 要点整理&試験対策カンペ【動画】
1. 人工知能とは 第1回:人工知能の定義、人工知能研究の歴史 2. 人工知能をめぐる動向 第2回:探索・推論 第3回:知識表現、機械学習・深層学習 3. 人工知能分野の問題 第4回:人工知能分野の問題 4. 機械学習の […]
【G検定まとめ2024】試験当日も使える! 要点整理&試験対策カンペ
G検定の要点をシラバスから抜粋してまとめました。これから学習する方も、復習したい方にもお使いいただけます。試験当日用のG検定のカンニングペーパー参考としてもお役立てください。試験結果を保証するものではありませんので、試験 […]
【G検定2023まとめ】理解度確認&問題集まとめ【直前対策】
G検定の要点を問題形式にまとめました。試験前の理解度確認、直前対策にお役立てください。 (最終更新日:2023年3月1日) 1. 人工知能とは 問題を解く 2. 人工知能をめぐる動向 問題を解く 3. 人工知能分野の問題 […]
【G検定2023】G検定の概要と試験のポイント
このシリーズではG検定の要点を項目ごとにまとめています。 今回の記事では「G検定の概要と試験のポイント」について紹介します。 試験の概要 G検定(公式名:ジェネラリスト検定)は、JDLA:Japan Deep Lear […]
【G検定】G検定合格体験記 〜学習方法と受験体験〜
このシリーズではG検定の要点を項目ごとにまとめています。 今回の記事では、2022年7月2日(土)開催のG検定(2022#2 )に合格した学習方法と受験体験について紹介します。 これから受験される方へ参考になれば幸いです […]
【G検定2022】シラバスでみるG検定の試験内容
このシリーズではG検定の要点を項目ごとにまとめています。 今回の記事ではシラバスをもとに「G検定の試験内容」について紹介します。 試験の概要 G検定(公式名:ジェネラリスト検定)は、JDLA:Japan Deep Le […]
参考書籍
①教科書として使用する書籍
体系的に知識を整理することができます。
まずは、この1冊を読んでG検定の学習を進めましょう。
検索機能が使用できるので、Kindle版が特におすすめです。
②問題集として使用する書籍
ある程度学習が進んだら、本番を意識して問題集に取り組みましょう。
本番の試験環境を意識して、このページ「要点整理&当日用カンペ」を使用しながら解答してみましょう。