Propagação Direta e Retropropagação
Propagação Direta
Propagação direta é o processo pelo qual as informações passam pela rede neural da camada de entrada até a camada de saída. Durante a propagação direta, cada neurônio na rede recebe uma entrada, processa essa entrada (utilizando os pesos e funções de ativação mencionados anteriormente) e transmite os resultados para a próxima camada de neurônios. Quando a informação chega à camada de saída, a rede realiza uma previsão ou inferência com base nos dados processados.
Propagação Reversa
Após a rede neural realizar sua previsão por meio da propagação direta, é possível comparar essa previsão com os dados reais e calcular o erro da rede. A retropropagação é o processo em que essa informação de erro é utilizada para percorrer a rede de volta e ajustar os pesos dos neurônios. Basicamente, informamos à rede: "Aqui está onde você errou, vamos corrigir." Com base nessas informações, o erro da rede é reduzido e ela se torna mais precisa em suas previsões.
O erro da rede neural pode ser calculado de diferentes maneiras dependendo da tarefa, mas é sempre um número de ponto flutuante.
O processo de aprendizagem de uma rede neural é a repetição dessas duas etapas (propagação direta e retropropagação) muitas vezes. A cada iteração, a rede se torna mais inteligente à medida que aprende mais sobre os dados e como processá-los para fazer previsões precisas.
É importante entender que esse processo não termina quando a rede atinge "precisão perfeita" ou um estado ideal, pois tal estado não existe. Em vez disso, o treinamento geralmente é interrompido quando a rede atinge um nível aceitável de precisão ou quando ela para de melhorar mesmo após muitas iterações de treinamento.
1. O que é a propagação direta em uma rede neural?
2. O que é retropropagação em uma rede neural?
3. Ao treinar uma rede neural, o que acontece após a etapa de propagação direta?
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Propagação Direta
Propagação direta é o processo pelo qual as informações passam pela rede neural da camada de entrada até a camada de saída. Durante a propagação direta, cada neurônio na rede recebe uma entrada, processa essa entrada (utilizando os pesos e funções de ativação mencionados anteriormente) e transmite os resultados para a próxima camada de neurônios. Quando a informação chega à camada de saída, a rede realiza uma previsão ou inferência com base nos dados processados.
Propagação Reversa
Após a rede neural realizar sua previsão por meio da propagação direta, é possível comparar essa previsão com os dados reais e calcular o erro da rede. A retropropagação é o processo em que essa informação de erro é utilizada para percorrer a rede de volta e ajustar os pesos dos neurônios. Basicamente, informamos à rede: "Aqui está onde você errou, vamos corrigir." Com base nessas informações, o erro da rede é reduzido e ela se torna mais precisa em suas previsões.
O erro da rede neural pode ser calculado de diferentes maneiras dependendo da tarefa, mas é sempre um número de ponto flutuante.
O processo de aprendizagem de uma rede neural é a repetição dessas duas etapas (propagação direta e retropropagação) muitas vezes. A cada iteração, a rede se torna mais inteligente à medida que aprende mais sobre os dados e como processá-los para fazer previsões precisas.
É importante entender que esse processo não termina quando a rede atinge "precisão perfeita" ou um estado ideal, pois tal estado não existe. Em vez disso, o treinamento geralmente é interrompido quando a rede atinge um nível aceitável de precisão ou quando ela para de melhorar mesmo após muitas iterações de treinamento.
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3. Ao treinar uma rede neural, o que acontece após a etapa de propagação direta?
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