$\theta$を深掘りしてみます。

ニューラルネットワークの各層には多数のニューロンが存在し、各ニューロン間の接続には重みが割り当てられています。パラメータ$\theta$は、これらの重み（および場合によってはバイアス項も含む）の総体として考えることができます。つまり、$\theta$はネットワークの全ての学習可能なパラメータを表し、これらのパラメータを通じてネットワークの出力が決定されます。

ニューラルネットワークの重み

• 重み：ニューロン間の接続の強さを表し、入力データが次の層へ伝播する際の重要度を決定します。これらの重みは学習プロセスを通じて更新され、データからパターンを学習するためのキーとなります。
• バイアス：各ニューロンに加えられる追加のパラメータで、ニューロンの出力がアクティベートされる（活性化関数を通過する）しきい値を調整します。

パラメータ$\theta$の役割

• 関数の近似：ニューラルネットワークは、基本的には入力から出力への複雑な関数を近似しています。パラメータ$\theta$（重みとバイアス）は、この関数の形状を決定します。
• 学習プロセス：学習データを使用して損失関数を最小化することにより、パラメータ$\theta$は適切な値に更新されます。このプロセスにより、ネットワークはタスク（例えば、画像の分類、行動価値の推定など）に最適なパラメータを見つけ出します。

ニューラルネットワークの学習可能なパラメータの総体としての$\theta$には、ネットワークが複雑な関数を近似するために必要な全ての情報が含まれています。したがって、$\theta$はネットワークの学習と予測能力の根幹をなすものと言えます。

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