Vorwärts- und Rückwärtspropagation
Vorwärtspropagation
Vorwärtspropagation bezeichnet den Prozess, bei dem Informationen vom Eingabeschicht durch das neuronale Netzwerk bis zur Ausgabeschicht weitergeleitet werden. Während der Vorwärtspropagation nimmt jedes Neuron im Netzwerk Eingaben auf, verarbeitet diese (unter Verwendung der zuvor besprochenen Gewichte und Aktivierungsfunktionen) und gibt die Ergebnisse an die nächste Schicht von Neuronen weiter. Sobald die Informationen die Ausgabeschicht erreichen, gibt das Netzwerk eine Vorhersage oder Schlussfolgerung auf Basis der verarbeiteten Daten ab.
Rückwärtspropagation
Nachdem das neuronale Netzwerk durch die Vorwärtspropagation eine Vorhersage getroffen hat, kann diese mit den tatsächlichen Daten verglichen und der Fehler des Netzwerks berechnet werden. Die Rückwärtspropagation ist der Prozess, bei dem diese Fehlerinformation genutzt wird, um das Netzwerk rückwärts zu durchlaufen und die Gewichte der Neuronen anzupassen. Im Wesentlichen wird dem Netzwerk mitgeteilt: "Hier lag der Fehler, das muss korrigiert werden." Auf Basis dieser Information wird der Netzwerkfehler reduziert und die Genauigkeit der Vorhersagen verbessert.
Der Fehler eines neuronalen Netzwerks kann je nach Aufgabe auf unterschiedliche Weise berechnet werden, ist jedoch immer eine Gleitkommazahl.
Der Lernprozess eines neuronalen Netzwerks besteht aus der Wiederholung dieser beiden Phasen (Forward- und Backpropagation) über viele Durchläufe. Mit jeder Iteration wird das Netzwerk leistungsfähiger, da es mehr über die Daten und deren Verarbeitung zur Erstellung präziser Vorhersagen lernt.
Es ist wichtig zu verstehen, dass dieser Prozess nicht endet, wenn das Netzwerk eine "perfekte Genauigkeit" oder einen Idealzustand erreicht, da ein solcher Zustand nicht existiert. Stattdessen wird das Training in der Regel beendet, wenn das Netzwerk ein akzeptables Genauigkeitsniveau erreicht oder sich auch nach vielen Trainingsdurchläufen nicht weiter verbessert.
1. Was ist Forward Propagation in einem neuronalen Netzwerk?
2. Was ist Backpropagation in einem neuronalen Netzwerk?
3. Was passiert nach der Forward Propagation-Phase beim Training eines neuronalen Netzwerks?
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Vorwärtspropagation
Vorwärtspropagation bezeichnet den Prozess, bei dem Informationen vom Eingabeschicht durch das neuronale Netzwerk bis zur Ausgabeschicht weitergeleitet werden. Während der Vorwärtspropagation nimmt jedes Neuron im Netzwerk Eingaben auf, verarbeitet diese (unter Verwendung der zuvor besprochenen Gewichte und Aktivierungsfunktionen) und gibt die Ergebnisse an die nächste Schicht von Neuronen weiter. Sobald die Informationen die Ausgabeschicht erreichen, gibt das Netzwerk eine Vorhersage oder Schlussfolgerung auf Basis der verarbeiteten Daten ab.
Rückwärtspropagation
Nachdem das neuronale Netzwerk durch die Vorwärtspropagation eine Vorhersage getroffen hat, kann diese mit den tatsächlichen Daten verglichen und der Fehler des Netzwerks berechnet werden. Die Rückwärtspropagation ist der Prozess, bei dem diese Fehlerinformation genutzt wird, um das Netzwerk rückwärts zu durchlaufen und die Gewichte der Neuronen anzupassen. Im Wesentlichen wird dem Netzwerk mitgeteilt: "Hier lag der Fehler, das muss korrigiert werden." Auf Basis dieser Information wird der Netzwerkfehler reduziert und die Genauigkeit der Vorhersagen verbessert.
Der Fehler eines neuronalen Netzwerks kann je nach Aufgabe auf unterschiedliche Weise berechnet werden, ist jedoch immer eine Gleitkommazahl.
Der Lernprozess eines neuronalen Netzwerks besteht aus der Wiederholung dieser beiden Phasen (Forward- und Backpropagation) über viele Durchläufe. Mit jeder Iteration wird das Netzwerk leistungsfähiger, da es mehr über die Daten und deren Verarbeitung zur Erstellung präziser Vorhersagen lernt.
Es ist wichtig zu verstehen, dass dieser Prozess nicht endet, wenn das Netzwerk eine "perfekte Genauigkeit" oder einen Idealzustand erreicht, da ein solcher Zustand nicht existiert. Stattdessen wird das Training in der Regel beendet, wenn das Netzwerk ein akzeptables Genauigkeitsniveau erreicht oder sich auch nach vielen Trainingsdurchläufen nicht weiter verbessert.
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