Пряме та зворотне поширення
Пряме поширення
Пряме поширення — це процес, під час якого інформація проходить через нейронну мережу від вхідного шару до вихідного. Під час прямого поширення кожен нейрон у мережі отримує вхідні дані, обробляє їх (використовуючи ваги та функції активації, про які згадувалося раніше) і передає результати наступному шару нейронів. Коли інформація досягає вихідного шару, мережа формує прогноз або робить висновок на основі оброблених даних.
Зворотне поширення
Після того як нейронна мережа зробила прогноз за допомогою прямого поширення, можна порівняти цей прогноз із реальними даними та обчислити помилку мережі. Зворотне поширення — це процес, у якому ця інформація про помилку використовується для проходження назад по мережі та коригування ваг нейронів. По суті, мережі повідомляється: «Ось де була помилка, виправимо це». На основі цієї інформації помилка мережі зменшується, і точність прогнозів підвищується.
Помилка нейронної мережі може обчислюватися різними способами залежно від завдання, але завжди є числом з плаваючою комою.
Процес навчання нейронної мережі — це повторення цих двох етапів (пряме та зворотне поширення) багато разів. З кожною ітерацією мережа стає все "розумнішою", оскільки дізнається більше про дані та про те, як їх обробляти для отримання точних прогнозів.
Важливо розуміти, що цей процес не завершується, коли мережа досягає "ідеальної точності" або ідеального стану, оскільки такого стану не існує. Зазвичай навчання зупиняється, коли мережа досягає прийнятного рівня точності або коли вона перестає покращуватися навіть після багатьох ітерацій навчання.
1. Що таке пряме поширення в нейронній мережі?
2. Що таке зворотне поширення (backpropagation) у нейронній мережі?
3. Що відбувається після етапу прямого поширення (forward propagation) 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
Can you explain the difference between forward and backward propagation?
How does backpropagation actually adjust the weights in a neural network?
What happens if the network stops improving during training?
Awesome!
Completion rate improved to 4Пряме та зворотне поширення
Свайпніть щоб показати меню
Пряме поширення
Пряме поширення — це процес, під час якого інформація проходить через нейронну мережу від вхідного шару до вихідного. Під час прямого поширення кожен нейрон у мережі отримує вхідні дані, обробляє їх (використовуючи ваги та функції активації, про які згадувалося раніше) і передає результати наступному шару нейронів. Коли інформація досягає вихідного шару, мережа формує прогноз або робить висновок на основі оброблених даних.
Зворотне поширення
Після того як нейронна мережа зробила прогноз за допомогою прямого поширення, можна порівняти цей прогноз із реальними даними та обчислити помилку мережі. Зворотне поширення — це процес, у якому ця інформація про помилку використовується для проходження назад по мережі та коригування ваг нейронів. По суті, мережі повідомляється: «Ось де була помилка, виправимо це». На основі цієї інформації помилка мережі зменшується, і точність прогнозів підвищується.
Помилка нейронної мережі може обчислюватися різними способами залежно від завдання, але завжди є числом з плаваючою комою.
Процес навчання нейронної мережі — це повторення цих двох етапів (пряме та зворотне поширення) багато разів. З кожною ітерацією мережа стає все "розумнішою", оскільки дізнається більше про дані та про те, як їх обробляти для отримання точних прогнозів.
Важливо розуміти, що цей процес не завершується, коли мережа досягає "ідеальної точності" або ідеального стану, оскільки такого стану не існує. Зазвичай навчання зупиняється, коли мережа досягає прийнятного рівня точності або коли вона перестає покращуватися навіть після багатьох ітерацій навчання.
1. Що таке пряме поширення в нейронній мережі?
2. Що таке зворотне поширення (backpropagation) у нейронній мережі?
3. Що відбувається після етапу прямого поширення (forward propagation) під час навчання нейронної мережі?
Дякуємо за ваш відгук!
