Backpropagation on perusalgoritmi, jota käytetään syvien hermoverkkojen kouluttamiseen. Sen avulla verkko voi oppia säätämällä painoja ennustetun ja todellisen tuotoksen välisen virheen perusteella. Sen teorian ja toteutuksen ymmärtäminen on olennaista tehokkaiden koneoppimismallien kehittämisessä.

Taustalisäyksen teoria

Backpropagation sisältää laskenta kaltevuus tappio toiminto suhteessa kunkin painon verkossa. Tämä prosessi käyttää ketju sääntö calculus lisätä virheitä taaksepäin lähtökerroksesta tulokerros. Kivennettä käytetään sitten päivittää painot minimoida tappio.

Askeleita taaksepäin

  • Ennakkopassi:[ Lasketaan verkon lähtö tietyn syötteen osalta.
  • Vakuutustappio: Mitataan ennustettujen ja todellisten arvojen välinen ero.
  • Takaisin kulkeva kulkulupa: [ Etene taaksepäin laskemaan kaltevuuksia.
  • Päivityspainot:[] Säädä painoja liukuväleillä ja oppimisnopeudella.

Toteutetaan taustalisäys koodilla

Toteuttaminen backpropagation edellyttää määrittelemistä toimintoja eteenpäin lisäys, tappion laskenta, ja kaltevuuslaskenta. Tyypillisesti, puitteet kuten TensorFlow tai PyTorch automatisoida paljon tätä prosessia, mutta ymmärtäminen taustalla koodi auttaa räätälöidä koulutusrutiineja.

Näytekoodi

Alla on yksinkertaistettu esimerkki selkälisäyksestä Pythonissa yhden kerroksen hermoverkolle:

Huomautus:[ Tämä esimerkki on tarkoitettu opetustarkoituksiin ja jättää monia käytännön näkökohtia huomiotta.

.
]]][
#Alusta painot ja tiedot[
w = np.random.randn(2, 1)
X = np.array([[[0,5, -0,2], [10.3, 0,83]])[[
y = np.array([[[[1], [[1]]]][[[[[[]]]]]][[[[[
]]"""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""""