勾配逆伝播法（バックプロパゲーション）は、人工ニューラルネットワークの学習に不可欠なアルゴリズムです。損失関数をネットワークのパラメータに関して効率的に微分し、連鎖律を用いて勾配を計算します。これにより、予測誤差を最小化するようにネットワークの重みを調整できます。逆伝播法は、多層ネットワークの階層構造を活かし、大規模な教師あり学習を可能にする点で他の最適化手法と一線を画します。
ユースケースと利用例
逆伝播法は、画像認識、自然言語処理、金融予測、AI支援の医療診断など、多岐にわたる分野で活用されています。例えば、畳み込みニューラルネットワークが画像内の物体を識別したり、言語モデルが回答の妥当性を高めたりする際に用いられます。
主なソフトウェア・ライブラリ・フレームワーク
TensorFlow、PyTorch、Keras、JAX、MXNet、Theanoなど、主要なディープラーニングフレームワークには逆伝播法が実装されています。これらのツールは自動微分や勾配管理を自動化し、複雑なネットワークの開発・学習を容易にしています。
最近の進展・発展・トレンド
近年では、ディープまたは残差ネットワーク向けの最適化、GPU/TPU分散学習への適用、勾配不要の逆伝播法や脳に着想を得たアルゴリズムの研究などが進展しています。自動微分技術も一層効率的になっています。