バックプロパゲーション[4]

バックプロパゲーション（誤差逆伝播法、backpropagation）とは、1986年にラメルハート（Rumelhart）らによって考案された学習法である。この方法によって、従来のパーセプトロンでは学習することのできなかった非線形分離問題を解決できるようになった。

バックプロパゲーションでは、学習により入力層-中間層間の結合荷重の修正も行う。そのために、ニューロン出力値を求めるのに使用していた階段関数をシグモイド関数に変更し、ニューロンの出力値を0〜1の連続値となるようにした。 また、出力値と教師信号との誤差を減らすために最急降下法を用いている。