Пряме та зворотне поширення
Пряме поширення
Пряме поширення — це процес, під час якого інформація проходить через нейронну мережу від вхідного шару до вихідного. У цьому процесі кожен нейрон отримує вхідні дані, обробляє їх за допомогою своїх ваг і функції активації, а потім передає вихід до наступного шару. Коли дані досягають вихідного шару, мережа генерує прогноз або висновок на основі обробленої інформації.
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 проходження назад через мережу 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.
Процес навчання нейронної мережі полягає у багаторазовому повторенні цих двох етапів (прямого та зворотного поширення). 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 (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
Can you explain the difference between forward and backward propagation?
How does the network update its weights during backpropagation?
What determines when to stop training a neural network?
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. У цьому процесі кожен нейрон отримує вхідні дані, обробляє їх за допомогою своїх ваг і функції активації, а потім передає вихід до наступного шару. Коли дані досягають вихідного шару, мережа генерує прогноз або висновок на основі обробленої інформації.
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 проходження назад через мережу 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.
Процес навчання нейронної мережі полягає у багаторазовому повторенні цих двох етапів (прямого та зворотного поширення). 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 (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!
