誤差逆伝播法

誤差逆伝播法とは、ニューラルネットワークの出力と正解とのズレ（誤差）を、出力側から入力側へ逆向きに伝えながら、各結合の重みを少しずつ修正していく学習方法です。

「どの重みが、どれだけ誤差の原因になったか」を計算し、その分だけ重みを直します。これを繰り返すことで、ネットワーク全体が正しい出力に近づいていきます。

多層のニューラルネットワークを学習させる基本のアルゴリズムで、ディープラーニングを実用化する鍵となりました。