情報科学 › 機械学習の数学 › ニューラルネットワークと逆伝播

多層パーセプトロン

定義 2.1(「ニューラルネットワークと逆伝播」§2)

L≥1L \ge 1、n0,n1,…,nL∈Nn_0, n_1, \ldots, n_L \in \mathbb{N} とする。各 ℓ=1,…,L\ell = 1, \ldots, L について行列 W(ℓ)∈Rnℓ×nℓ−1W^{(\ell)} \in \mathbb{R}^{n_\ell \times n_{\ell-1}}、ベクトル b(ℓ)∈Rnℓ\boldsymbol{b}^{(\ell)} \in \mathbb{R}^{n_\ell}、および C1C^1 級の 1 変数関数 σ(ℓ):R→R\sigma^{(\ell)} : \mathbb{R} \to \mathbb{R}(活性化関数)が与えられているとする。入力 x∈Rn0\boldsymbol{x} \in \mathbb{R}^{n_0} に対し a(0):=x\boldsymbol{a}^{(0)} := \boldsymbol{x} と置き、ℓ=1,…,L\ell = 1, \ldots, L の順に

z(ℓ):=W(ℓ)a(ℓ−1)+b(ℓ),a(ℓ):=σ(ℓ) ⁣(z(ℓ))\boldsymbol{z}^{(\ell)} := W^{(\ell)} \boldsymbol{a}^{(\ell-1)} + \boldsymbol{b}^{(\ell)}, \qquad \boldsymbol{a}^{(\ell)} := \sigma^{(\ell)}\!\left(\boldsymbol{z}^{(\ell)}\right)

で定まる a(L)∈RnL\boldsymbol{a}^{(L)} \in \mathbb{R}^{n_L} を出力とする写像を、LL 層の多層パーセプトロンという。z(ℓ)\boldsymbol{z}^{(\ell)} を第 ℓ\ell 層の前活性、a(ℓ)\boldsymbol{a}^{(\ell)} を活性と呼ぶ。パラメータの全体を θ=(W(1),b(1),…,W(L),b(L))\boldsymbol{\theta} = \big(W^{(1)}, \boldsymbol{b}^{(1)}, \ldots, W^{(L)}, \boldsymbol{b}^{(L)}\big) と書く。

さらに正解 y\boldsymbol{y} に対する C1C^1 級の損失関数 L(⋅,y):RnL→R\mathcal{L}(\cdot, \boldsymbol{y}) : \mathbb{R}^{n_L} \to \mathbb{R} を与え、E:=L ⁣(a(L),y)E := \mathcal{L}\!\left(\boldsymbol{a}^{(L)}, \boldsymbol{y}\right) と置く。

本文で読む(前後の説明と例)→

閉包の状態

定義

定義は閉包の起点です(証明を要しません)。

印の意味: ✓公理まで証明済み ・ △証明あり(閉包未完)・ ※主張のみ。テーマごとの集計は 閉包の状況。

これを使っている定理

証明で明示的に参照している定理は、まだありません。

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