Voorwaartse en Achterwaartse Propagatie
Voorwaartse Propagatie
Voorwaartse propagatie is het proces waarbij informatie van de invoerlaag naar de uitvoerlaag van een neuraal netwerk wordt geleid. Elke neuron verwerkt zijn invoer met behulp van gewichten en een activatiefunctie, geeft zijn uitvoer door, en zodra de laatste laag is bereikt, genereert het netwerk een voorspelling.
Achterwaartse Propagatie
Nadat een neuraal netwerk een voorspelling heeft gedaan via voorwaartse propagatie, wordt de uitvoer vergeleken met de werkelijke data om de fout te berekenen.
Achterwaartse propagatie, of backpropagation, is het proces waarbij deze fout wordt gebruikt om achterwaarts door het netwerk te gaan en de gewichten van de neuronen aan te passen.
Door de gewichten op deze manier bij te werken, vermindert het netwerk geleidelijk zijn fout en verbetert het de nauwkeurigheid van zijn voorspellingen.
De fout van het neuraal netwerk kan op verschillende manieren worden berekend, afhankelijk van de taak, maar het is altijd een zwevendekommagetal.
Neurale netwerken leren door voorwaartse en achterwaartse propagatie vele malen te herhalen. Bij elke iteratie verbetert het model, maar het bereikt nooit een “perfecte nauwkeurigheid.” De training eindigt wanneer de prestaties acceptabel zijn of wanneer het model niet meer verbetert na vele iteraties.
1. Wat is voorwaartse propagatie in een neuraal netwerk?
2. Wat is achterwaartse propagatie in een neuraal netwerk?
3. Wat gebeurt er na de fase van forward propagatie tijdens 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.
Can you explain the difference between forward and backward propagation?
How does the network update its weights during training?
Why can't a neural network achieve perfect accuracy?
Awesome!
Completion rate improved to 4Voorwaartse en Achterwaartse Propagatie
Veeg om het menu te tonen
Voorwaartse Propagatie
Voorwaartse propagatie is het proces waarbij informatie van de invoerlaag naar de uitvoerlaag van een neuraal netwerk wordt geleid. Elke neuron verwerkt zijn invoer met behulp van gewichten en een activatiefunctie, geeft zijn uitvoer door, en zodra de laatste laag is bereikt, genereert het netwerk een voorspelling.
Achterwaartse Propagatie
Nadat een neuraal netwerk een voorspelling heeft gedaan via voorwaartse propagatie, wordt de uitvoer vergeleken met de werkelijke data om de fout te berekenen.
Achterwaartse propagatie, of backpropagation, is het proces waarbij deze fout wordt gebruikt om achterwaarts door het netwerk te gaan en de gewichten van de neuronen aan te passen.
Door de gewichten op deze manier bij te werken, vermindert het netwerk geleidelijk zijn fout en verbetert het de nauwkeurigheid van zijn voorspellingen.
De fout van het neuraal netwerk kan op verschillende manieren worden berekend, afhankelijk van de taak, maar het is altijd een zwevendekommagetal.
Neurale netwerken leren door voorwaartse en achterwaartse propagatie vele malen te herhalen. Bij elke iteratie verbetert het model, maar het bereikt nooit een “perfecte nauwkeurigheid.” De training eindigt wanneer de prestaties acceptabel zijn of wanneer het model niet meer verbetert na vele iteraties.
1. Wat is voorwaartse propagatie in een neuraal netwerk?
2. Wat is achterwaartse propagatie in een neuraal netwerk?
3. Wat gebeurt er na de fase van forward propagatie tijdens het trainen van een neuraal netwerk?
Bedankt voor je feedback!
