Propagação Direta e Retropropagação
Propagação Direta
Propagação direta é o processo em que as informações se movem da camada de entrada para a camada de saída de uma rede neural. Cada neurônio processa suas entradas utilizando pesos e uma função de ativação, repassa sua saída adiante e, ao alcançar a camada final, a rede produz uma previsão.
Propagação Reversa
Após uma rede neural realizar uma previsão por meio da propagação direta, sua saída é comparada aos dados reais para calcular o erro.
Propagação para trás, ou backpropagation, é o processo de utilizar esse erro para percorrer a rede neural 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.
Redes neurais aprendem repetindo a propagação direta e a propagação reversa muitas vezes. A cada iteração, o modelo melhora, mas nunca atinge “precisão perfeita”. O treinamento termina quando o desempenho se torna aceitável ou quando o modelo para de melhorar após muitas iterações.
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 training?
Why can't a neural network achieve perfect accuracy?
Awesome!
Completion rate improved to 4Propagação Direta e Retropropagação
Deslize para mostrar o menu
Propagação Direta
Propagação direta é o processo em que as informações se movem da camada de entrada para a camada de saída de uma rede neural. Cada neurônio processa suas entradas utilizando pesos e uma função de ativação, repassa sua saída adiante e, ao alcançar a camada final, a rede produz uma previsão.
Propagação Reversa
Após uma rede neural realizar uma previsão por meio da propagação direta, sua saída é comparada aos dados reais para calcular o erro.
Propagação para trás, ou backpropagation, é o processo de utilizar esse erro para percorrer a rede neural 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.
Redes neurais aprendem repetindo a propagação direta e a propagação reversa muitas vezes. A cada iteração, o modelo melhora, mas nunca atinge “precisão perfeita”. O treinamento termina quando o desempenho se torna aceitável ou quando o modelo para de melhorar após muitas iterações.
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!
