Backpropagation یک الگوریتم اساسی است که برای آموزش شبکه های عصبی عمیق استفاده می شود.این اجازه می دهد تا شبکه با تنظیم وزن بر اساس خطا بین پیش بینی شده و خروجی واقعی یاد بگیرد. درک تئوری و پیاده سازی آن برای توسعه مدل های یادگیری ماشین موثر ضروری است.

نظریه بازگشت

Backpropagation شامل محاسبه گرادینت تابع از دست دادن با توجه به هر وزن در شبکه است.این فرایند از حاکمیت زنجیره ای حساب برای انتشار خطاهای به عقب از لایه خروجی به لایه ورودی استفاده می شود. شیب ها سپس برای به روز رسانی وزن برای به حداقل رساندن از دست دادن استفاده می شود.

گام های پشت آپوپ

  • [[۱] [۱۰] [[۱]] [[۱۰]] [[۱۰]]] [[۱۰]]] [۱]] [۱]]] [۱]] [۱]] [۵]] [۱۰]] [۱] [۱]] [۱۰] [۱] [۱] [۱]] [۱] [۱]] [۱] [۱] [۵] [۵] [۵] [۵] [۵] [۵] [۱] [۵] [۵] [۵] [۵] [۵] [۵] [۱] [۵] [۵] [۱] [۱] [۱]]]]] [۱]]]] [۱] [۱] [۱] [بر [بر [بر خروجی شبکه [بر خروجی شبکه [بر خروجی شبکه [بر [بر [بر [بر [بر [بر [بر [بر خروجی شبکه [بر [بر [بر [بر خروجی شبکه [۱] شبکه [بر [۱] ورودی [۱] ورودی [۱] را [۱] [۱] [۱] [۱] [بر [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱
  • [در این میان] [از دست دادن [از دست دادن] تفاوت بین پیش بینی شده و ارزش های واقعی را اندازه گیری کنید.
  • [در این باره] [از این رو] به عقب بر می گردد: [[۱] [۱۰] [۱] [۱۰] [۱] [۱۰] [۱] [۱۰] [۱] [۱۰] [۱] [۱۰] [۱] [۱۰] [۱] [۱۰] [۱] [۱۰] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱۰] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۵] [۱۰] [۱۰] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱۰] [۱۰] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱] [۱۰] [۱
  • وزن به روز رسانی: تنظیم وزن با استفاده از گرادیان و نرخ یادگیری.

اجرای Backpropagation در Code

پیاده سازی backpropagation نیاز به تعریف توابع برای انتشار پیش رو، محاسبه از دست دادن و محاسبه گرادیان دارد، به طور معمول، چارچوب هایی مانند TensorFlow یا PyTorch بسیاری از این فرآیند را خودکار می کنند، اما درک کد اساسی به سفارشی سازی روتین های آموزشی کمک می کند.

کد نمونه Snippet

در زیر یک نمونه ساده از ارتقاء مجدد در پایتون برای یک شبکه عصبی تک لایه است:

توجه: این مثال برای اهداف آموزشی و بسیاری از ملاحظات عملی است.

[در این باره] [[[[ویرایش]] [[[[ویرایش]]] [[[ویرایش]]] [[[ویرایش]] [[[ویرایش]]] [[[ویرایش]] [0] = [0] [0] [0]