Framåt- och Bakåtpropagering
Framåtriktad propagiering
Framåtriktad propagiering är processen där information passerar genom det neurala nätverket från inmatningslagret till utmatningslagret. Under framåtriktad propagiering tar varje neuron i nätverket emot indata, bearbetar den (med hjälp av vikter och aktiveringsfunktioner som nämnts tidigare) och skickar resultaten vidare till nästa lager av neuroner. När informationen når utmatningslagret gör nätverket en prediktion eller slutsats baserat på de data som har bearbetats.
Bakåtriktad propagiering
Efter att det neurala nätverket har gjort sin prediktion genom framåtriktad propagiering kan vi jämföra den prediktionen med verkliga data och beräkna nätverkets fel. Bakåtriktad propagiering är processen där denna felinformation används för att gå tillbaka genom nätverket och justera vikterna för neuronerna. I princip informeras nätverket om "Här gick det fel, låt oss rätta till det." Baserat på denna information minskas nätverksfelet och prediktionerna blir mer exakta.
Neurala nätverksfel kan beräknas på olika sätt beroende på uppgiften, men det är alltid ett flyttal.
Inlärningsprocessen för ett neuralt nätverk är upprepningen av dessa två steg (framåt- och bakåtspridning) många gånger. Vid varje iteration blir nätverket smartare och smartare eftersom det lär sig mer om data och hur det ska bearbeta dessa för att göra korrekta förutsägelser.
Det är viktigt att förstå att denna process inte avslutas när nätverket når "perfekt noggrannhet" eller ett idealt tillstånd, eftersom ett sådant tillstånd inte existerar. Istället avslutas träningen vanligtvis när nätverket når en acceptabel nivå av noggrannhet, eller när det slutar förbättras även efter många träningsiterationer.
1. Vad är framåtpropagering i ett neuralt nätverk?
2. Vad är backpropagation i ett neuralt nätverk?
3. Vad händer efter framåtriktad propagation vid träning av ett neuralt nätverk?
Tack för dina kommentarer!
Fråga AI
Fråga AI
Fråga vad du vill eller prova någon av de föreslagna frågorna för att starta vårt samtal
Awesome!
Completion rate improved to 4
Framåt- och Bakåtpropagering
Svep för att visa menyn
Framåtriktad propagiering
Framåtriktad propagiering är processen där information passerar genom det neurala nätverket från inmatningslagret till utmatningslagret. Under framåtriktad propagiering tar varje neuron i nätverket emot indata, bearbetar den (med hjälp av vikter och aktiveringsfunktioner som nämnts tidigare) och skickar resultaten vidare till nästa lager av neuroner. När informationen når utmatningslagret gör nätverket en prediktion eller slutsats baserat på de data som har bearbetats.
Bakåtriktad propagiering
Efter att det neurala nätverket har gjort sin prediktion genom framåtriktad propagiering kan vi jämföra den prediktionen med verkliga data och beräkna nätverkets fel. Bakåtriktad propagiering är processen där denna felinformation används för att gå tillbaka genom nätverket och justera vikterna för neuronerna. I princip informeras nätverket om "Här gick det fel, låt oss rätta till det." Baserat på denna information minskas nätverksfelet och prediktionerna blir mer exakta.
Neurala nätverksfel kan beräknas på olika sätt beroende på uppgiften, men det är alltid ett flyttal.
Inlärningsprocessen för ett neuralt nätverk är upprepningen av dessa två steg (framåt- och bakåtspridning) många gånger. Vid varje iteration blir nätverket smartare och smartare eftersom det lär sig mer om data och hur det ska bearbeta dessa för att göra korrekta förutsägelser.
Det är viktigt att förstå att denna process inte avslutas när nätverket når "perfekt noggrannhet" eller ett idealt tillstånd, eftersom ett sådant tillstånd inte existerar. Istället avslutas träningen vanligtvis när nätverket når en acceptabel nivå av noggrannhet, eller när det slutar förbättras även efter många träningsiterationer.
1. Vad är framåtpropagering i ett neuralt nätverk?
2. Vad är backpropagation i ett neuralt nätverk?
3. Vad händer efter framåtriktad propagation vid träning av ett neuralt nätverk?
Tack för dina kommentarer!