Voorwaartse en Achterwaartse Propagatie
Voorwaartse propagatie
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 feite wordt het netwerk verteld: "Hier ging het mis, laten we dit corrigeren." Op basis van deze informatie wordt de netwerkfout verminderd en worden de voorspellingen nauwkeuriger.
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 forward propagation-fase bij het trainen van een neuraal netwerk?
Bedankt voor je feedback!
Vraag AI
Vraag AI
Vraag wat u wilt of probeer een van de voorgestelde vragen om onze chat te starten.
Awesome!
Completion rate improved to 4Voorwaartse en Achterwaartse Propagatie
Veeg om het menu te tonen
Voorwaartse propagatie
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 feite wordt het netwerk verteld: "Hier ging het mis, laten we dit corrigeren." Op basis van deze informatie wordt de netwerkfout verminderd en worden de voorspellingen nauwkeuriger.
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 forward propagation-fase bij het trainen van een neuraal netwerk?
Bedankt voor je feedback!
