Eteenpäin- ja Taaksepäinlevitys
Eteenpäinlevitys
Eteenpäinlevitys on prosessi, jossa tieto kulkee neuroverkon läpi syötekerroksesta ulostulokerrokseen. Eteenpäinlevityksen aikana jokainen neuroni verkossa vastaanottaa syötteen, käsittelee sen (käyttäen aiemmin mainittuja painoja ja aktivointifunktioita) ja välittää tulokset seuraavaan neuronikerrokseen. Kun tieto saavuttaa ulostulokerroksen, verkko tekee ennusteen tai johtopäätöksen käsitellyn datan perusteella.
Takaisinkytkentä
Kun neuroverkko on tehnyt ennusteen eteenpäinlevityksen avulla, voimme verrata tätä ennustetta todelliseen dataan ja laskea verkon virheen. Takaisinkytkentä on prosessi, jossa tätä virhetietoa käytetään kulkemaan verkossa taaksepäin ja säätämään neuronien painoja. Käytännössä verkolle kerrotaan: "Tässä kohtaa meni pieleen, korjataan se." Tämän tiedon perusteella verkon virhe pienenee ja ennusteiden tarkkuus paranee.
Neuroverkon virhe voidaan laskea eri tavoin tehtävästä riippuen, mutta se on aina liukuluku.
Neuroverkon oppimisprosessi on näiden kahden vaiheen (eteenpäin- ja taaksepäinlevitys) toistoa useita kertoja. Jokaisella iteraatiolla verkko kehittyy älykkäämmäksi oppiessaan lisää datasta ja siitä, miten sitä käsitellään 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 on eteenpäinlevitys neuroverkossa?
2. Mitä takaisinkytkentä (backpropagation) tarkoittaa neuroverkossa?
3. Mitä tapahtuu neuroverkon koulutuksessa eteenpäinlevitysvaiheen (forward propagation) 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
Eteenpäinlevitys
Eteenpäinlevitys on prosessi, jossa tieto kulkee neuroverkon läpi syötekerroksesta ulostulokerrokseen. Eteenpäinlevityksen aikana jokainen neuroni verkossa vastaanottaa syötteen, käsittelee sen (käyttäen aiemmin mainittuja painoja ja aktivointifunktioita) ja välittää tulokset seuraavaan neuronikerrokseen. Kun tieto saavuttaa ulostulokerroksen, verkko tekee ennusteen tai johtopäätöksen käsitellyn datan perusteella.
Takaisinkytkentä
Kun neuroverkko on tehnyt ennusteen eteenpäinlevityksen avulla, voimme verrata tätä ennustetta todelliseen dataan ja laskea verkon virheen. Takaisinkytkentä on prosessi, jossa tätä virhetietoa käytetään kulkemaan verkossa taaksepäin ja säätämään neuronien painoja. Käytännössä verkolle kerrotaan: "Tässä kohtaa meni pieleen, korjataan se." Tämän tiedon perusteella verkon virhe pienenee ja ennusteiden tarkkuus paranee.
Neuroverkon virhe voidaan laskea eri tavoin tehtävästä riippuen, mutta se on aina liukuluku.
Neuroverkon oppimisprosessi on näiden kahden vaiheen (eteenpäin- ja taaksepäinlevitys) toistoa useita kertoja. Jokaisella iteraatiolla verkko kehittyy älykkäämmäksi oppiessaan lisää datasta ja siitä, miten sitä käsitellään 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 on eteenpäinlevitys neuroverkossa?
2. Mitä takaisinkytkentä (backpropagation) tarkoittaa neuroverkossa?
3. Mitä tapahtuu neuroverkon koulutuksessa eteenpäinlevitysvaiheen (forward propagation) jälkeen?
Kiitos palautteestasi!
