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いったいどうやってdeep問題を解決されたの?

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oookabe

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【質問の背景】
NN(BPマシン)の自体は数十年前にすでに存在しました。
層数が多いほど、認識は向上することも前から知られていました。
ただ、隠れ層の数が数枚でも、BPで認識エラーをうまく伝達できない[注1]という事情があって、なかなか実用化できませんでした。

[注1] 前の層へのエラーfeedback値は衰弱して0になるか、発散してしまう。

【質問】
じゃー、現在deep layersにおいて、どうやって前記問題(BPで認識エラーをうまく伝達できない)が解決されたのでしょうか。

1.本当に革命的な数学方法が見つけられたのでしょうか。

2.これまでのBP(Back Propagation)をやめて、異なる方法で実現されたのでしょうか。

3.依然BPだが、色々トリックや小技をごちゃごちゃ併せて成り立ったのでしょうか。

上記のどれでしょうか。

どうぞ宜しくお願い致します。

【ごめんなさいーーー多くの有識のご意見を伺いたいので、
すぐはベストアンサーを付けません】

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  • LouiS0616

    2017/11/16 17:01 編集

    同様の質問( https://teratail.com/questions/100710 )に有益な回答がついていますので、こちらは削除依頼した方がいいかもしれないですね。

    キャンセル

  • LouiS0616

    2017/11/16 17:01 編集

    あれ、向こうが消えた (訂正:勘違いでした。良かった。)

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