Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Leer Voorwaartse en Achterwaartse Propagatie | Concept van Neuraal Netwerk
Introductie tot Neurale Netwerken

bookVoorwaartse en Achterwaartse Propagatie

Voorwaartse Propagatie

Note
Definitie

Voorwaartse propagatie is het proces waarbij informatie door het neuraal netwerk stroomt van de invoerlaag naar de uitvoerlaag. Tijdens voorwaartse propagatie neemt elke neuron in het netwerk input, verwerkt deze (met behulp van de gewichten en activatiefuncties die eerder zijn besproken), en geeft de resultaten door aan de volgende laag neuronen. Wanneer de informatie de uitvoerlaag bereikt, doet het netwerk een voorspelling of inferentie op basis van de verwerkte gegevens.

Achterwaartse Propagatie

Nadat het neuraal netwerk een voorspelling heeft gedaan via voorwaartse propagatie, kunnen we die voorspelling vergelijken met de werkelijke gegevens en de fout van het netwerk berekenen. Achterwaartse propagatie is het proces waarbij deze foutinformatie wordt gebruikt om het netwerk terug te doorlopen en de gewichten van de neuronen aan te passen. In essentie wordt het netwerk verteld: "Hier ging het mis, laten we het corrigeren." Op basis van deze informatie wordt de netwerkfout verminderd en worden de voorspellingen nauwkeuriger.

Note
Opmerking

De fout van het neuraal netwerk kan op verschillende manieren worden berekend, afhankelijk van de taak, maar het is altijd een kommagetal.

Het leerproces van een neuraal netwerk bestaat uit de herhaling van deze twee fasen (voorwaartse en achterwaartse propagatie) vele malen. Bij elke iteratie wordt het netwerk slimmer naarmate het meer leert over de gegevens en hoe deze te verwerken om nauwkeurige voorspellingen te doen.

Het is belangrijk te begrijpen dat dit proces niet eindigt wanneer het netwerk "perfecte nauwkeurigheid" of een ideale toestand bereikt, omdat zo'n toestand niet bestaat. In plaats daarvan stopt de training meestal wanneer het netwerk een acceptabel nauwkeurigheidsniveau bereikt, of wanneer het niet meer verbetert ondanks vele trainingsiteraties.

1. Wat is voorwaartse propagatie in een neuraal netwerk?

2. Wat is backpropagation in een neuraal netwerk?

3. Wat gebeurt er na de fase van forward propagation bij het trainen van een neuraal netwerk?

question mark

Wat is voorwaartse propagatie in een neuraal netwerk?

Select the correct answer

question mark

Wat is backpropagation in een neuraal netwerk?

Select the correct answer

question mark

Wat gebeurt er na de fase van forward propagation bij het trainen van een neuraal netwerk?

Select the correct answer

Was alles duidelijk?

Hoe kunnen we het verbeteren?

Bedankt voor je feedback!

Sectie 1. Hoofdstuk 7

Vraag AI

expand

Vraag AI

ChatGPT

Vraag wat u wilt of probeer een van de voorgestelde vragen om onze chat te starten.

Awesome!

Completion rate improved to 4

bookVoorwaartse en Achterwaartse Propagatie

Veeg om het menu te tonen

Voorwaartse Propagatie

Note
Definitie

Voorwaartse propagatie is het proces waarbij informatie door het neuraal netwerk stroomt van de invoerlaag naar de uitvoerlaag. Tijdens voorwaartse propagatie neemt elke neuron in het netwerk input, verwerkt deze (met behulp van de gewichten en activatiefuncties die eerder zijn besproken), en geeft de resultaten door aan de volgende laag neuronen. Wanneer de informatie de uitvoerlaag bereikt, doet het netwerk een voorspelling of inferentie op basis van de verwerkte gegevens.

Achterwaartse Propagatie

Nadat het neuraal netwerk een voorspelling heeft gedaan via voorwaartse propagatie, kunnen we die voorspelling vergelijken met de werkelijke gegevens en de fout van het netwerk berekenen. Achterwaartse propagatie is het proces waarbij deze foutinformatie wordt gebruikt om het netwerk terug te doorlopen en de gewichten van de neuronen aan te passen. In essentie wordt het netwerk verteld: "Hier ging het mis, laten we het corrigeren." Op basis van deze informatie wordt de netwerkfout verminderd en worden de voorspellingen nauwkeuriger.

Note
Opmerking

De fout van het neuraal netwerk kan op verschillende manieren worden berekend, afhankelijk van de taak, maar het is altijd een kommagetal.

Het leerproces van een neuraal netwerk bestaat uit de herhaling van deze twee fasen (voorwaartse en achterwaartse propagatie) vele malen. Bij elke iteratie wordt het netwerk slimmer naarmate het meer leert over de gegevens en hoe deze te verwerken om nauwkeurige voorspellingen te doen.

Het is belangrijk te begrijpen dat dit proces niet eindigt wanneer het netwerk "perfecte nauwkeurigheid" of een ideale toestand bereikt, omdat zo'n toestand niet bestaat. In plaats daarvan stopt de training meestal wanneer het netwerk een acceptabel nauwkeurigheidsniveau bereikt, of wanneer het niet meer verbetert ondanks vele trainingsiteraties.

1. Wat is voorwaartse propagatie in een neuraal netwerk?

2. Wat is backpropagation in een neuraal netwerk?

3. Wat gebeurt er na de fase van forward propagation bij het trainen van een neuraal netwerk?

question mark

Wat is voorwaartse propagatie in een neuraal netwerk?

Select the correct answer

question mark

Wat is backpropagation in een neuraal netwerk?

Select the correct answer

question mark

Wat gebeurt er na de fase van forward propagation bij het trainen van een neuraal netwerk?

Select the correct answer

Was alles duidelijk?

Hoe kunnen we het verbeteren?

Bedankt voor je feedback!

Sectie 1. Hoofdstuk 7
some-alt