次に実際に来る単語である。差)だけに影響を受けるので、タイムステップを遡る必要はない。product)を表す。Loss(次回記事参照)を使用し、活性化関数にsigmoidとsoftmaxを利用しているので、それらの微分は次のようになる。適当な長さの成分がすべて1のベクトルである。断りがない限りベクトルどうしの積は対応要素ごとの積である(結果はベクトル)。ついて足し合わせればよい。重みの更新式はとなる。ネットワークの形は異なるが、学習や順伝播など、基本的なアイディアはほとんど通常のニューラルネットワークと同じである。次回記事では、これを用いて実際にトレーニングを行って文章生成を行うプログラムを作ってみる。[...]NLPBPTTに関して色々情報を漁っていましたが一番明確に書かれている資料だと思います。Us(t-1)ではないかと思います。あと学習アルゴリズムのUの更新式のところはΔV_p(t-k)ではなくてΔU_p(t-k)だと思います。Replyfunctionp初コメントありがとうございます。ご指摘の通り、式が間違っておりお詫び申し上げます。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。