バックプロパゲーション（Backpropagation）

バックプロパゲーション（Backpropagation）とは、ニューラルネットワークの学習において誤差を出力層から入力層に向かって逆方向に伝播させ、各重みを更新するためのアルゴリズムです。 誤差逆伝播法とも呼ばれ、現在のディープラーニングの基盤となる最も重要な手法の一つです。 この手法の基本的な仕組みは、まず順伝播（Forward Propagation）で入力データをネットワークに通し、出力を得た後、 その出力と正解ラベルとの差（誤差）をもとに損失関数を計算します。 次に、チェーンルール（連鎖律）を使って、損失関数を各重み・バイアスに対する勾配へと分解し、これを逆方向に伝えていくことで、各パラメータの更新量を決定します。 バックプロパゲーションの特徴とポイント： • 誤差の寄与をネットワーク全体にわたって効率的に伝播できる • 勾配降下法（Gradient Descent）と組み合わせてパラメータを最適化 • 微分可能な活性化関数（ReLU, Sigmoid, Tanhなど）との相性が良い • 多層ニューラルネットワーク（MLPやCNN、RNNなど）に不可欠なアルゴリズム 代表的な手順： 1. 順伝播で出力と損失（誤差）を計算 2. 出力層の誤差を求める 3. 出力層から順に各層の勾配を計算（チェーンルール） 4. 重み・バイアスを更新（最適化手法により異なる） なお、深いネットワークでは、勾配が小さくなりすぎてしまう勾配消失（Vanishing Gradient）や、逆に大きくなりすぎる勾配爆発（Exploding Gradient）**などの問題も発生するため、 初期化手法や正則化、活性化関数の選定なども重要になります。 バックプロパゲーションは、AIがデータから学習するための核心的な仕組みであり、画像認識や音声認識、自然言語処理など、あらゆる深層学習モデルにおいて欠かせない技術です。