An introduction to Backpropagation with GPU

Contents:

• Forward Propagation
  • 神経細胞の数理モデル
  • 活性化関数
  • 論理積と論理和による実際の計算例
• 汎用GPUにおける結合荷重及び関連値の確保と保持
  • 不連続な領域としてではなく、連続した領域としてメモリを確保する
  • 構造体への再割当て
• Back Propagation
  • 複数の層を超える誤差の伝搬方法
  • GPUによる誤差信号 \(\delta\) の処理
  • GPUによる出力層 \(\delta\) の処理
  • GPUによる結合荷重 \(w\) の更新処理
• Train and Inference
  • 訓練(train)
  • フローチャート
  • 変数宣言
  • 変数初期化
  • メモリの確保
  • 訓練データと教師データ
  • データの転送
  • 結合荷重の初期化
  • 訓練(train)と推論(inference)
• 結果(Result)
  • 実行結果の確認
  • References

Indices and tables

• Index
• Module Index
• Search Page