Propagazione in Avanti e all'Indietro
Propagazione in avanti
La propagazione in avanti è il processo mediante il quale le informazioni attraversano la rete neurale dallo strato di input fino allo strato di output. Durante la propagazione in avanti, ogni neurone nella rete riceve un input, lo elabora (utilizzando i pesi e le funzioni di attivazione di cui si è parlato in precedenza) e trasmette i risultati allo strato successivo di neuroni. Quando le informazioni raggiungono lo strato di output, la rete fornisce una previsione o un'inferenza basata sui dati elaborati.
Propagazione all'indietro
Dopo che la rete neurale ha effettuato la previsione tramite la propagazione in avanti, è possibile confrontare tale previsione con i dati reali e calcolare l'errore della rete. La retropropagazione è il processo in cui queste informazioni sull'errore vengono utilizzate per attraversare la rete a ritroso e modificare i pesi dei neuroni. In sostanza, si comunica alla rete: "Ecco dove hai commesso un errore, correggiamolo." Sulla base di queste informazioni, l'errore della rete viene ridotto e la rete diventa più accurata nelle sue previsioni.
L'errore della rete neurale può essere calcolato in modi diversi a seconda del compito, ma è sempre un numero in virgola mobile.
Il processo di apprendimento di una rete neurale consiste nella ripetizione di queste due fasi (propagazione in avanti e all'indietro) molte volte. Ad ogni iterazione, la rete diventa sempre più efficiente poiché apprende sempre di più sui dati e su come elaborarli per effettuare previsioni accurate.
È importante comprendere che questo processo non termina quando la rete raggiunge la "precisione perfetta" o uno stato ideale, poiché tale stato non esiste. Invece, l'addestramento di solito si interrompe quando la rete raggiunge un livello di accuratezza accettabile, oppure quando smette di migliorare anche dopo molte iterazioni di addestramento.
1. Che cos'è la propagazione in avanti in una rete neurale?
2. Che cos'è la retropropagazione in una rete neurale?
3. Durante l'addestramento di una rete neurale, cosa succede dopo la fase di propagazione in avanti?
Grazie per i tuoi commenti!
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Propagazione in avanti
La propagazione in avanti è il processo mediante il quale le informazioni attraversano la rete neurale dallo strato di input fino allo strato di output. Durante la propagazione in avanti, ogni neurone nella rete riceve un input, lo elabora (utilizzando i pesi e le funzioni di attivazione di cui si è parlato in precedenza) e trasmette i risultati allo strato successivo di neuroni. Quando le informazioni raggiungono lo strato di output, la rete fornisce una previsione o un'inferenza basata sui dati elaborati.
Propagazione all'indietro
Dopo che la rete neurale ha effettuato la previsione tramite la propagazione in avanti, è possibile confrontare tale previsione con i dati reali e calcolare l'errore della rete. La retropropagazione è il processo in cui queste informazioni sull'errore vengono utilizzate per attraversare la rete a ritroso e modificare i pesi dei neuroni. In sostanza, si comunica alla rete: "Ecco dove hai commesso un errore, correggiamolo." Sulla base di queste informazioni, l'errore della rete viene ridotto e la rete diventa più accurata nelle sue previsioni.
L'errore della rete neurale può essere calcolato in modi diversi a seconda del compito, ma è sempre un numero in virgola mobile.
Il processo di apprendimento di una rete neurale consiste nella ripetizione di queste due fasi (propagazione in avanti e all'indietro) molte volte. Ad ogni iterazione, la rete diventa sempre più efficiente poiché apprende sempre di più sui dati e su come elaborarli per effettuare previsioni accurate.
È importante comprendere che questo processo non termina quando la rete raggiunge la "precisione perfetta" o uno stato ideale, poiché tale stato non esiste. Invece, l'addestramento di solito si interrompe quando la rete raggiunge un livello di accuratezza accettabile, oppure quando smette di migliorare anche dopo molte iterazioni di addestramento.
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