Fremover- og Bakoverpropagasjon
Fremoverpropagasjon
Fremoverpropagasjon er prosessen der informasjon passerer gjennom nevrale nettverket fra inndata-laget til utdata-laget. Under fremoverpropagasjon tar hver nevron i nettverket imot inndata, behandler det (ved hjelp av vekter og aktiveringsfunksjoner som tidligere omtalt), og videresender resultatene til neste lag med nevroner. Når informasjonen når utdata-laget, foretar nettverket en prediksjon eller slutning basert på de behandlede dataene.
Bakoverpropagasjon
Etter at det nevrale nettverket har gjort sin prediksjon gjennom fremoverpropagasjon, kan vi sammenligne denne prediksjonen med de faktiske dataene og beregne nettverkets feil. Bakoverpropagasjon er prosessen der denne feilinformasjons brukes til å gå bakover gjennom nettverket og justere vektene til nevronene. I hovedsak informeres nettverket om hvor det gikk galt, slik at det kan korrigeres. Basert på denne informasjonen reduseres nettverksfeilen, og det blir mer presist i sine prediksjoner.
Feilen i et nevralt nettverk kan beregnes på ulike måter avhengig av oppgaven, men det er alltid et flyttall.
Læringsprosessen til et nevralt nettverk er gjentakelse av disse to fasene (fremover- og bakoverpropagering) mange ganger. For hver iterasjon blir nettverket smartere etter hvert som det lærer mer om dataene og hvordan de skal behandles for å gi nøyaktige prediksjoner.
Det er viktig å forstå at denne prosessen ikke avsluttes når nettverket oppnår "perfekt nøyaktighet" eller en ideell tilstand, fordi en slik tilstand ikke eksisterer. I stedet avsluttes treningen vanligvis når nettverket oppnår et akseptabelt nøyaktighetsnivå, eller når det slutter å forbedre seg selv etter mange treningsiterasjoner.
1. Hva er fremoverpropagering i et nevralt nettverk?
2. Hva er tilbakepropagering i et nevralt nettverk?
3. Hva skjer etter fremoverpropageringsstadiet når et nevralt nettverk trenes?
Takk for tilbakemeldingene dine!
Spør AI
Spør AI
Spør om hva du vil, eller prøv ett av de foreslåtte spørsmålene for å starte chatten vår
Awesome!
Completion rate improved to 4Fremover- og Bakoverpropagasjon
Sveip for å vise menyen
Fremoverpropagasjon
Fremoverpropagasjon er prosessen der informasjon passerer gjennom nevrale nettverket fra inndata-laget til utdata-laget. Under fremoverpropagasjon tar hver nevron i nettverket imot inndata, behandler det (ved hjelp av vekter og aktiveringsfunksjoner som tidligere omtalt), og videresender resultatene til neste lag med nevroner. Når informasjonen når utdata-laget, foretar nettverket en prediksjon eller slutning basert på de behandlede dataene.
Bakoverpropagasjon
Etter at det nevrale nettverket har gjort sin prediksjon gjennom fremoverpropagasjon, kan vi sammenligne denne prediksjonen med de faktiske dataene og beregne nettverkets feil. Bakoverpropagasjon er prosessen der denne feilinformasjons brukes til å gå bakover gjennom nettverket og justere vektene til nevronene. I hovedsak informeres nettverket om hvor det gikk galt, slik at det kan korrigeres. Basert på denne informasjonen reduseres nettverksfeilen, og det blir mer presist i sine prediksjoner.
Feilen i et nevralt nettverk kan beregnes på ulike måter avhengig av oppgaven, men det er alltid et flyttall.
Læringsprosessen til et nevralt nettverk er gjentakelse av disse to fasene (fremover- og bakoverpropagering) mange ganger. For hver iterasjon blir nettverket smartere etter hvert som det lærer mer om dataene og hvordan de skal behandles for å gi nøyaktige prediksjoner.
Det er viktig å forstå at denne prosessen ikke avsluttes når nettverket oppnår "perfekt nøyaktighet" eller en ideell tilstand, fordi en slik tilstand ikke eksisterer. I stedet avsluttes treningen vanligvis når nettverket oppnår et akseptabelt nøyaktighetsnivå, eller når det slutter å forbedre seg selv etter mange treningsiterasjoner.
1. Hva er fremoverpropagering i et nevralt nettverk?
2. Hva er tilbakepropagering i et nevralt nettverk?
3. Hva skjer etter fremoverpropageringsstadiet når et nevralt nettverk trenes?
Takk for tilbakemeldingene dine!
