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[解決方法]バックプロパゲーション・誤差伝播で、誤差がある0ではない値に収束する時最初に逆伝搬させている勾配が、損失関数(誤差関数)の微分ではなく損失関数自体になっている
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【数理考古学】誤差関数(ERF=Error Function)と相補誤差関数 (ERFC=Complementary Error Function)。誤差関数(ERF=Error Function)相補誤差関数(ELFC=Complementary Error Function)複素共役(Complex Conjugate)の正面図?そして「統計学」の世界へ…Pythonの場合
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\begin{eqnarray*} {\rm erf}(-x) &=& \frac{2}{\sqrt{\pi}} \int_{0}^{-x} e^{-t^2} \; dt \\ &=& - \frac{2}{\sqrt{\pi}} \int_{-x}^{0} e^{-t^2} \; dt \\ &=& - \frac{2}{\sqrt{\pi}} \int_{0}^{x} e^{-t^2} \; dt \\ &=& - {\rm erf}(x) \end{eqnarray*}
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物理の駅 Physics station by 現役研究者 Pythonでscipyを使わず一次関数(y=ax+b)でフィッティングし係数と係数の誤差を得る
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なぜ交差(クロス)エントロピーが機械学習(ニューラルネットワーク)の損失関数に使われるのか?
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