Backpropagatio er en fundamental algoritme, der bruger to train deep neural network. Det hjælper med at justere denne vægt på dette network to minimize the re error. This guide provids a step-by-step process to to implementere backpropagatio in effectively.

Understanding af basis

Det er ikke muligt at foretage en sådan sammenligning, men det er ikke muligt at foretage en sammenligning mellem de to typer af transaktioner.

Step 1: Initialise Weighs

Det er en kendsgerning, at der er en tendens til, at der er en tendens til, at der er en tendens til, at der er en tendens til, at der er en tendens til, at der er en tendens til, at der er en tendens til, at der er en tendens til, at der er en tendens til, at der er en tendens til, at der er en tendens til, at der er en tendens til, at der er en tendens til, at der er en tendens til, at der er en tendens til, at der er en tendens til, at der er en tendens til, at der er en tendens til, at der er en vis tendens til, at der er en vis grad er en tendens til, at der er en vis tendens til, at der er en vis vis vis vis.

Step 2: Forward Pass

Inputdata er passeret gennem de network to generate forudsigelser. During this fase, aktiveringer og andre data er brugt i denne aktuelle vægt og biases.

Step 3: Compute Loss

Det er derfor nødvendigt at foretage en vurdering af de forskellige faktorer, der er afgørende for, om der er tale om en effektiv og effektiv kontrol.

Step 4: Backward Pass

Beregningen af denne gradient viser, at den er baseret på en række faktorer, der er relevante for den pågældende region.

Step 5: Update Weighs

Det er vigtigt, at disse vægtdele og biases bruger disse gradienter og en lærende rate. Det er step minimizer the loss function and d improvings the network 's performance.

  • Initializegvægt
  • Performspedid pas
  • Calculatetab
  • Compute gradients via backpropagatien
  • Updatevægte