Eteenpäin- ja Taaksepäinlevitys
Eteenpäin suuntautuva propagaatio
Eteenpäin suuntautuva propagaatio on prosessi, jossa tieto siirtyy neuroverkon syötekerroksesta ulostulokerrokseen. Jokainen neuroni käsittelee syötteensä painojen ja aktivointifunktion avulla, välittää tuloksensa eteenpäin, ja kun viimeinen kerros saavutetaan, verkko tuottaa ennusteen.
Taaksepäin suuntautuva propagaatio
Kun neuroverkko tekee ennusteen eteenpäin suuntautuvan propagoinnin avulla, sen tuotos verrataan todelliseen dataan virheen laskemiseksi.
Takaisinkytkentä, eli backpropagation, on prosessi, jossa tätä virhettä käytetään kulkemaan verkon läpi taaksepäin ja säätämään neuronien painoja.
Säätämällä painoja tällä tavalla verkko vähentää vähitellen virhettään ja parantaa ennusteidensa tarkkuutta.
Neuroverkon virhe voidaan laskea eri tavoin tehtävästä riippuen, mutta se on aina liukuluku.
Neuroverkot oppivat toistamalla eteenpäin- ja taaksepäin-levitystä useita kertoja. Jokaisella iteraatiolla malli paranee, mutta se ei koskaan saavuta "täydellistä tarkkuutta". Koulutus päättyy, kun suorituskyky on riittävä tai kun malli ei enää parane useiden iteraatioiden jälkeen.
1. Mitä on eteenpäinlevitys neuroverkossa?
2. Mitä on takaisinkytkentä neuroverkossa?
3. Neuroverkon koulutuksessa, mitä tapahtuu eteenpäinlevitysvaiheen jälkeen?
Kiitos palautteestasi!
Kysy tekoälyä
Kysy tekoälyä
Kysy mitä tahansa tai kokeile jotakin ehdotetuista kysymyksistä aloittaaksesi keskustelumme
Awesome!
Completion rate improved to 4Eteenpäin- ja Taaksepäinlevitys
Pyyhkäise näyttääksesi valikon
Eteenpäin suuntautuva propagaatio
Eteenpäin suuntautuva propagaatio on prosessi, jossa tieto siirtyy neuroverkon syötekerroksesta ulostulokerrokseen. Jokainen neuroni käsittelee syötteensä painojen ja aktivointifunktion avulla, välittää tuloksensa eteenpäin, ja kun viimeinen kerros saavutetaan, verkko tuottaa ennusteen.
Taaksepäin suuntautuva propagaatio
Kun neuroverkko tekee ennusteen eteenpäin suuntautuvan propagoinnin avulla, sen tuotos verrataan todelliseen dataan virheen laskemiseksi.
Takaisinkytkentä, eli backpropagation, on prosessi, jossa tätä virhettä käytetään kulkemaan verkon läpi taaksepäin ja säätämään neuronien painoja.
Säätämällä painoja tällä tavalla verkko vähentää vähitellen virhettään ja parantaa ennusteidensa tarkkuutta.
Neuroverkon virhe voidaan laskea eri tavoin tehtävästä riippuen, mutta se on aina liukuluku.
Neuroverkot oppivat toistamalla eteenpäin- ja taaksepäin-levitystä useita kertoja. Jokaisella iteraatiolla malli paranee, mutta se ei koskaan saavuta "täydellistä tarkkuutta". Koulutus päättyy, kun suorituskyky on riittävä tai kun malli ei enää parane useiden iteraatioiden jälkeen.
1. Mitä on eteenpäinlevitys neuroverkossa?
2. Mitä on takaisinkytkentä neuroverkossa?
3. Neuroverkon koulutuksessa, mitä tapahtuu eteenpäinlevitysvaiheen jälkeen?
Kiitos palautteestasi!
