Vorwärts- und Rückwärtspropagation
Vorwärtspropagation
Vorwärtspropagation bezeichnet den Prozess, bei dem Informationen von der Eingabeschicht zur Ausgabeschicht eines neuronalen Netzes weitergeleitet werden. Jeder Neuron verarbeitet seine Eingaben mithilfe von Gewichten und einer Aktivierungsfunktion, gibt sein Ergebnis weiter, und sobald die letzte Schicht erreicht ist, erzeugt das Netzwerk eine Vorhersage.
Rückwärtspropagation
Nachdem ein neuronales Netzwerk durch Vorwärtspropagation eine Vorhersage getroffen hat, wird dessen Ausgabe mit den tatsächlichen Daten verglichen, um den Fehler zu berechnen.
Rückwärtspropagation, oder Backpropagation, ist der Prozess, bei dem dieser Fehler genutzt wird, um rückwärts durch das Netzwerk zu gehen und die Neuronen-Gewichte anzupassen.
Durch die Aktualisierung der Gewichte auf diese Weise verringert das Netzwerk schrittweise seinen Fehler und verbessert die Genauigkeit seiner Vorhersagen.
Der Fehler des neuronalen Netzwerks kann je nach Aufgabe auf unterschiedliche Weise berechnet werden, ist jedoch immer eine Gleitkommazahl.
Neuronale Netze lernen, indem sie Forward Propagation und Backward Propagation viele Male wiederholen. Mit jeder Iteration verbessert sich das Modell, erreicht jedoch niemals eine „perfekte Genauigkeit“. Das Training endet, wenn die Leistung akzeptabel ist oder wenn das Modell nach vielen Iterationen keine Verbesserung mehr zeigt.
1. Was ist Forward Propagation in einem neuronalen Netz?
2. Was ist Backpropagation in einem neuronalen Netz?
3. Was geschieht nach der Vorwärtspropagation beim Training eines neuronalen Netzes?
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Can you explain the difference between forward and backward propagation?
How does the network update its weights during training?
Why can't a neural network achieve perfect accuracy?
Awesome!
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Vorwärtspropagation
Vorwärtspropagation bezeichnet den Prozess, bei dem Informationen von der Eingabeschicht zur Ausgabeschicht eines neuronalen Netzes weitergeleitet werden. Jeder Neuron verarbeitet seine Eingaben mithilfe von Gewichten und einer Aktivierungsfunktion, gibt sein Ergebnis weiter, und sobald die letzte Schicht erreicht ist, erzeugt das Netzwerk eine Vorhersage.
Rückwärtspropagation
Nachdem ein neuronales Netzwerk durch Vorwärtspropagation eine Vorhersage getroffen hat, wird dessen Ausgabe mit den tatsächlichen Daten verglichen, um den Fehler zu berechnen.
Rückwärtspropagation, oder Backpropagation, ist der Prozess, bei dem dieser Fehler genutzt wird, um rückwärts durch das Netzwerk zu gehen und die Neuronen-Gewichte anzupassen.
Durch die Aktualisierung der Gewichte auf diese Weise verringert das Netzwerk schrittweise seinen Fehler und verbessert die Genauigkeit seiner Vorhersagen.
Der Fehler des neuronalen Netzwerks kann je nach Aufgabe auf unterschiedliche Weise berechnet werden, ist jedoch immer eine Gleitkommazahl.
Neuronale Netze lernen, indem sie Forward Propagation und Backward Propagation viele Male wiederholen. Mit jeder Iteration verbessert sich das Modell, erreicht jedoch niemals eine „perfekte Genauigkeit“. Das Training endet, wenn die Leistung akzeptabel ist oder wenn das Modell nach vielen Iterationen keine Verbesserung mehr zeigt.
1. Was ist Forward Propagation in einem neuronalen Netz?
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