Пряме та Зворотне Поширення
Пряме поширення
Пряме поширення — це процес, під час якого інформація передається 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 формує прогноз за допомогою прямого поширення, її вихід порівнюється з фактичними даними для обчислення помилки.
Зворотне поширення, або backpropagation, — це процес використання цієї помилки для зворотного проходження мережею 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 процесів прямого та зворотного поширення. З кожною ітерацією модель удосконалюється, 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 у нейронній мережі?
2. Що таке зворотне поширення 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 training?
Why can't a neural network achieve perfect accuracy?
Awesome!
Completion rate improved to 4Пряме та Зворотне Поширення
Свайпніть щоб показати меню
Пряме поширення
Пряме поширення — це процес, під час якого інформація передається 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 формує прогноз за допомогою прямого поширення, її вихід порівнюється з фактичними даними для обчислення помилки.
Зворотне поширення, або backpropagation, — це процес використання цієї помилки для зворотного проходження мережею 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 процесів прямого та зворотного поширення. З кожною ітерацією модель удосконалюється, 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 у нейронній мережі?
2. Що таке зворотне поширення у нейронній мережі?
3. Що відбувається після етапу прямого поширення під час навчання нейронної мережі?
Дякуємо за ваш відгук!
