Notice: This page requires JavaScript to function properly.
Please enable JavaScript in your browser settings or update your browser.
Вивчайте Пряме та зворотне поширення | Концепція нейронної мережі
Вступ до нейронних мереж

bookПряме та зворотне поширення

Пряме поширення

Note
Визначення

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 приймає 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 допущена помилка, виправимо це». На основі цієї інформації помилка мережі зменшується, і точність прогнозів підвищується.

Note
Примітка

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 "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 у 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?

question mark

Що таке пряме поширення у нейронній мережі?

Select the correct answer

question mark

Що таке зворотне поширення (backpropagation) у нейронній мережі?

Select the correct answer

question mark

Що відбувається після етапу прямого поширення (forward propagation) під час навчання нейронної мережі?

Select the correct answer

Все було зрозуміло?

Як ми можемо покращити це?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 1. Розділ 7

Запитати АІ

expand

Запитати АІ

ChatGPT

Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат

Suggested prompts:

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 4

bookПряме та зворотне поширення

Свайпніть щоб показати меню

Пряме поширення

Note
Визначення

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 приймає 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 допущена помилка, виправимо це». На основі цієї інформації помилка мережі зменшується, і точність прогнозів підвищується.

Note
Примітка

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 "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 у 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?

question mark

Що таке пряме поширення у нейронній мережі?

Select the correct answer

question mark

Що таке зворотне поширення (backpropagation) у нейронній мережі?

Select the correct answer

question mark

Що відбувається після етапу прямого поширення (forward propagation) під час навчання нейронної мережі?

Select the correct answer

Все було зрозуміло?

Як ми можемо покращити це?

Дякуємо за ваш відгук!

Секція 1. Розділ 7
some-alt