Propagação Direta e Retropropagação
Propagação Direta
Propagação direta é o processo no qual as informações percorrem uma rede neural da camada de entrada até a camada de saída. Durante esse processo, cada neurônio recebe uma entrada, processa utilizando seus pesos e função de ativação, e então transmite a saída para a próxima camada. Quando os dados chegam à camada de saída, a rede gera uma previsão ou inferência com base nas informações processadas.
Propagação Reversa
Após uma rede neural gerar uma previsão por meio da propagação direta, sua saída é comparada com os dados reais para calcular o erro.
Propagação para trás, ou backpropagation, é o processo de utilizar esse erro para percorrer a rede no sentido inverso e ajustar os pesos dos neurônios.
Ao atualizar os pesos dessa forma, a rede reduz gradualmente seu erro e melhora a precisão de suas previsões.
O erro da rede neural pode ser calculado de diferentes maneiras dependendo da tarefa, mas sempre será um número de ponto flutuante.
O processo de aprendizagem de uma rede neural consiste na repetição dessas duas etapas (propagação direta e retropropagação) diversas vezes. A cada iteração, a rede se torna mais eficiente à medida que aprende mais sobre os dados e como processá-los para realizar previsões precisas.
É importante compreender 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 alcança um nível aceitável de precisão ou quando ela deixa de melhorar mesmo após muitas iterações de treinamento.
1. O que é 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?
Obrigado pelo seu feedback!
Pergunte à IA
Pergunte à IA
Pergunte o que quiser ou experimente uma das perguntas sugeridas para iniciar nosso bate-papo
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 4Propagação Direta e Retropropagação
Deslize para mostrar o menu
Propagação Direta
Propagação direta é o processo no qual as informações percorrem uma rede neural da camada de entrada até a camada de saída. Durante esse processo, cada neurônio recebe uma entrada, processa utilizando seus pesos e função de ativação, e então transmite a saída para a próxima camada. Quando os dados chegam à camada de saída, a rede gera uma previsão ou inferência com base nas informações processadas.
Propagação Reversa
Após uma rede neural gerar uma previsão por meio da propagação direta, sua saída é comparada com os dados reais para calcular o erro.
Propagação para trás, ou backpropagation, é o processo de utilizar esse erro para percorrer a rede no sentido inverso e ajustar os pesos dos neurônios.
Ao atualizar os pesos dessa forma, a rede reduz gradualmente seu erro e melhora a precisão de suas previsões.
O erro da rede neural pode ser calculado de diferentes maneiras dependendo da tarefa, mas sempre será um número de ponto flutuante.
O processo de aprendizagem de uma rede neural consiste na repetição dessas duas etapas (propagação direta e retropropagação) diversas vezes. A cada iteração, a rede se torna mais eficiente à medida que aprende mais sobre os dados e como processá-los para realizar previsões precisas.
É importante compreender 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 alcança um nível aceitável de precisão ou quando ela deixa de melhorar mesmo após muitas iterações de treinamento.
1. O que é 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?
Obrigado pelo seu feedback!
