バックプロパゲーション
バックプロパゲーション（）または誤差逆伝播法（ごさぎゃくでんぱほう）は、機械学習において、ニューラルネットワークを学習させる際に用いられるアルゴリズムである。1986年に"backwards propagation of errors"（後方への誤差伝播）の略からデビッド・ラメルハートらによって命名された。

隠れ層のない2層のニューラルネットワークでの出力誤差からの確率的勾配降下法は1960年にB. WidrowとM.E. Hoff, Jr. らがWidrow-Hoff法（デルタルール）という名称で発表した。隠れ層のある3層以上の物は、1967年に甘利俊一が発表した。その後、何度も適用され、1969年に（Arthur E. Bryson）とが多段動的システム最適化手法として提案した。ニューラルネットワークにおける応用を示唆した文献として、1974年のがある。1986年のデビッド・ラメルハート、ジェフリー・ヒントン、らの適用と発表により定着した。ブームとしては1990年代に退潮もあったものの、21世紀に入って以降のブーム、いわゆる「ディープラーニング」でも基本はこの手法である。

バックプロパゲーションでは、人工ニューロン(または「ノード」)で使われる活性化関数が可微分でなければならない。
Q2539
機械学習
Concept
Q192776
ニューラルネットワーク
Concept
Q8366
アルゴリズム
Concept
Q2430
1986年
TIME
Q1502698
誤差伝播
UNK
Q93111
デビッド・ラメルハート
PER
Q7617819
確率的勾配降下法
Concept
Q3754
1960年
TIME
Q2648
1967年
TIME
Q7505004
甘利俊一
PER
Q2485
1969年
TIME
Q2478
1974年
TIME
Q2430
1986年
TIME
Q93111
デビッド・ラメルハート
PER
Q92894
ジェフリー・ヒントン
PER
Q197536
ディープラーニング
Concept
Q177058
人工ニューロン
Concept
Q4677469
活性化関数
Concept
Q149999
可微分
Concept
Q798503
バックプロパゲーション
Concept
Q798503
バックプロパゲーション
Concept
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