Пряме та зворотне поширення
Свайпніть щоб показати меню
Пряме поширення
Пряме поширення — це процес, під час якого інформація рухається від вхідного шару до вихідного шару нейронної мережі. Кожен нейрон обробляє свої вхідні дані за допомогою ваг і функції активації, передає свій вихід далі, і після досягнення фінального шару мережа формує прогноз.
Зворотне поширення
Після того, як нейронна мережа робить прогноз за допомогою прямого поширення, її вихід порівнюється з фактичними даними для обчислення помилки.
Зворотне поширення, або backpropagation, — це процес використання цієї помилки для руху назад по мережі та коригування ваг нейронів.
Оновлюючи ваги таким чином, мережа поступово зменшує свою помилку та підвищує точність своїх прогнозів.
Помилка нейронної мережі може обчислюватися різними способами залежно від завдання, але завжди є числом з плаваючою комою.
Нейронні мережі навчаються шляхом багаторазового повторення прямого та зворотного проходу. З кожною ітерацією модель покращується, але ніколи не досягає “ідеальної точності”. Навчання завершується, коли продуктивність стає прийнятною або коли модель припиняє покращуватися після багатьох ітерацій.
1. Що таке пряме поширення (forward propagation) у нейронній мережі?
2. Що таке зворотне поширення (backpropagation) у нейронній мережі?
3. Що відбувається після етапу прямого поширення під час навчання нейронної мережі?
Дякуємо за ваш відгук!
Запитати АІ
Запитати АІ
Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат
