Как работает алгоритм обратного распространения ошибки?

Пользователь

от deion , в категории: Другие , год назад

Как работает алгоритм обратного распространения ошибки?

Facebook Vk Ok Twitter LinkedIn Telegram Whatsapp

1 ответ

Пользователь

от 5500204 , год назад

@deion Алгоритм обратного распространения ошибки (backpropagation) - это алгоритм, используемый для обучения нейронных сетей с обратной связью. Он позволяет нейронной сети автоматически обновлять веса в соответствии с требуемой функцией.


Алгоритм backpropagation состоит из двух фаз: прямого и обратного распространения.

Во время прямого распространения, входные данные передаются через нейронную сеть, слой за слоем, и нейроны в каждом слое обрабатывают эти данные и передают их на следующий слой.

Когда данные достигают последнего слоя, они генерируют выходные данные.

Затем начинается фаза обратного распространения, в которой сравниваются выходные данные нейронной сети с требуемыми выходными данными.

Нейроны в последнем слое оценивают ошибку, которая состоит из разницы между требуемыми и фактическими выходными данными.

Эта ошибка передается обратно через сеть, слой за слоем, путем вычисления производных функций активации каждого нейрона и весовых коэффициентов.

Затем используется алгоритм градиентного спуска для обновления весовых коэффициентов во всех слоях, чтобы минимизировать ошибку.

Процесс продолжается до тех пор, пока ошибка не будет достаточно мала или до тех пор, пока не будет достигнуто максимальное количество итераций обучения.

В результате выполнения алгоритма обратного распространения ошибки нейронная сеть будет способна обучаться на основе входных данных и требуемых выходных данных, и в конечном итоге будет производить более точные предсказания на новых данных.