Voorwaartse en Achterwaartse Propagatie
Voorwaartse Propagatie
Voorwaartse propagatie is het proces waarbij informatie door een neuraal netwerk stroomt van de invoerlaag naar de uitvoerlaag. Tijdens dit proces ontvangt elke neuron input, verwerkt deze met behulp van zijn gewichten en activatiefunctie, en geeft de output door aan de volgende laag. Zodra de gegevens de uitvoerlaag bereiken, genereert het netwerk een voorspelling of afleiding op basis van de verwerkte informatie.
Achterwaartse Propagatie
Nadat een neuraal netwerk een voorspelling heeft gedaan via voorwaartse propagatie, wordt de uitvoer vergeleken met de werkelijke gegevens 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.
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 steeds slimmer doordat het meer leert over de data 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 staat bereikt, omdat zo'n staat 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 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 backpropagation?
What determines when to stop training a neural network?
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 een neuraal netwerk stroomt van de invoerlaag naar de uitvoerlaag. Tijdens dit proces ontvangt elke neuron input, verwerkt deze met behulp van zijn gewichten en activatiefunctie, en geeft de output door aan de volgende laag. Zodra de gegevens de uitvoerlaag bereiken, genereert het netwerk een voorspelling of afleiding op basis van de verwerkte informatie.
Achterwaartse Propagatie
Nadat een neuraal netwerk een voorspelling heeft gedaan via voorwaartse propagatie, wordt de uitvoer vergeleken met de werkelijke gegevens 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.
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 steeds slimmer doordat het meer leert over de data 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 staat bereikt, omdat zo'n staat 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 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!
