Eteenpäin- ja Taaksepäinlevitys
Eteenpäinlevitys
Eteenpäinlevitys on prosessi, jossa tieto kulkee neuroverkon läpi syötekerroksesta ulostulokerrokseen. Tämän prosessin aikana jokainen neuroni vastaanottaa syötteen, käsittelee sen painojen ja aktivointifunktion avulla ja välittää tuloksen seuraavaan kerrokseen. Kun data saavuttaa ulostulokerroksen, verkko tuottaa ennusteen tai päätelmän käsitellyn tiedon perusteella.
Takaisinkytkentä
Kun neuroverkko on tehnyt ennusteen eteenpäinlevityksen avulla, sen tuotos verrataan todelliseen dataan virheen laskemiseksi.
Takaisinkuljetus, eli backpropagation, on prosessi, jossa tätä virhettä käytetään kulkemaan verkon läpi taaksepäin ja säätämään neuronien painoja.
Painoja päivittämällä verkko vähentää vähitellen virhettään ja parantaa ennusteidensa tarkkuutta.
Neuroverkon virhe voidaan laskea eri tavoin tehtävästä riippuen, mutta se on aina liukuluku.
Neuroverkon oppimisprosessi on näiden kahden vaiheen (eteenpäin- ja taaksepäinlevitys) toistamista useita kertoja. Jokaisella iteraatiolla verkko kehittyy älykkäämmäksi, sillä se oppii lisää datasta ja siitä, miten sitä tulisi käsitellä tarkkojen ennusteiden tekemiseksi.
On tärkeää ymmärtää, että tämä prosessi ei pääty, kun verkko saavuttaa "täydellisen tarkkuuden" tai ihannetilan, koska sellaista tilaa ei ole olemassa. Sen sijaan koulutus yleensä lopetetaan, kun verkko saavuttaa hyväksyttävän tarkkuuden tason tai kun se ei enää parane useiden koulutusiteraatioiden jälkeen.
1. Mitä eteenpäinlevitys tarkoittaa neuroverkossa?
2. Mitä taaksepäinlevitys tarkoittaa neuroverkossa?
3. Neuroverkon koulutuksessa, mitä tapahtuu eteenpäin suuntautuvan etenemisen vaiheen jälkeen?
Kiitos palautteestasi!
Kysy tekoälyä
Kysy tekoälyä
Kysy mitä tahansa tai kokeile jotakin ehdotetuista kysymyksistä aloittaaksesi keskustelumme
Can you explain the difference between forward and backward propagation?
How does the network update its weights during backpropagation?
What determines when to stop training a neural network?
Awesome!
Completion rate improved to 4Eteenpäin- ja Taaksepäinlevitys
Pyyhkäise näyttääksesi valikon
Eteenpäinlevitys
Eteenpäinlevitys on prosessi, jossa tieto kulkee neuroverkon läpi syötekerroksesta ulostulokerrokseen. Tämän prosessin aikana jokainen neuroni vastaanottaa syötteen, käsittelee sen painojen ja aktivointifunktion avulla ja välittää tuloksen seuraavaan kerrokseen. Kun data saavuttaa ulostulokerroksen, verkko tuottaa ennusteen tai päätelmän käsitellyn tiedon perusteella.
Takaisinkytkentä
Kun neuroverkko on tehnyt ennusteen eteenpäinlevityksen avulla, sen tuotos verrataan todelliseen dataan virheen laskemiseksi.
Takaisinkuljetus, eli backpropagation, on prosessi, jossa tätä virhettä käytetään kulkemaan verkon läpi taaksepäin ja säätämään neuronien painoja.
Painoja päivittämällä verkko vähentää vähitellen virhettään ja parantaa ennusteidensa tarkkuutta.
Neuroverkon virhe voidaan laskea eri tavoin tehtävästä riippuen, mutta se on aina liukuluku.
Neuroverkon oppimisprosessi on näiden kahden vaiheen (eteenpäin- ja taaksepäinlevitys) toistamista useita kertoja. Jokaisella iteraatiolla verkko kehittyy älykkäämmäksi, sillä se oppii lisää datasta ja siitä, miten sitä tulisi käsitellä tarkkojen ennusteiden tekemiseksi.
On tärkeää ymmärtää, että tämä prosessi ei pääty, kun verkko saavuttaa "täydellisen tarkkuuden" tai ihannetilan, koska sellaista tilaa ei ole olemassa. Sen sijaan koulutus yleensä lopetetaan, kun verkko saavuttaa hyväksyttävän tarkkuuden tason tai kun se ei enää parane useiden koulutusiteraatioiden jälkeen.
1. Mitä eteenpäinlevitys tarkoittaa neuroverkossa?
2. Mitä taaksepäinlevitys tarkoittaa neuroverkossa?
3. Neuroverkon koulutuksessa, mitä tapahtuu eteenpäin suuntautuvan etenemisen vaiheen jälkeen?
Kiitos palautteestasi!
