今回作るニューラルネットワーク 入力：４ 出力：３ 隠れ層の活性化関数：ReLU 出力層の活性化関数：Softmax 損失関数：クロスエントロピー 学習方法：教師あり学習 教師データ：one-hot 表現 扱う問題：分類問題 データセット：アイリス データセット さん…

逆伝播の更新式を一覧でまとめたものを載せておきます。 VBA編ではこれを元に実装していきます。

逆伝播についてはそれぞれの重みとバイアスの （勾配）の部分を載せます。 重みやバイアスは、 （勾配）に学習率を掛け、現在の重みやバイアスの値から引くことで更新していきます。 出力層 出力層についても共通部分を で表すことにしましょう。 ユニットo1…

いままでに求めた順伝播の式をまとめておきます。 隠れ層１層め ユニットh11 ユニットh12 ユニットh13 隠れ層２層め ユニットh21 ユニットh22 ユニットh23 ユニットh24 出力層 ユニットo11 ユニットo12 ユニットo13 損失関数（クロスエントロピーエラー）