การ ฝึก อบรม แบบ หลัง ให้ ดี ขึ้น: การ ฝึก อบรม ทาง อิเล็กทรอนิกส์ และ วิธี แก้ สําหรับ การ ใช้ อินเทอร์เน็ต ที่ ดีด

การ ทดแทน เป็น วิธี หลัก ที่ ใช้ ฝึก ระบบ ประสาท ให้ รู้ จัก ปรับ ตัว ได้ มัน ช่วย ให้ เครือ ข่าย ต่าง ๆ สามารถ เรียน รู้ ได้ โดย ปรับ น้ํา หนัก โดย อาศัย ความ ผิด พลาด ที่ คาด หมาย ไว้ และ ผล งาน ที่ ออก มา จริง ๆ การ เข้าใจ ทฤษฎี และ การ จัด ระบบ ของ มัน จําเป็น อย่าง ยิ่ง เพื่อ พัฒนา แบบ จําลอง การ เรียน รู้ ของ เครื่องจักร ให้ ได้ ผล ดี

ทฤษฎี การ กลับ ใจ

การกลับหน่วยเกี่ยวข้องกับการคํานวณการไล่ระดับความโปร่งแสงของฟังก์ชันการสูญเสีย เทียบกับน้ําหนักแต่ละน้ําหนักในเครือข่าย โพรเซสนี้ใช้กฏลูกโซ่ของแคลคูลัส เพื่อกระจายข้อผิดพลาดจากชั้นส่งออกไปยังชั้นนําเข้า โดยความโปร่งแสงจะถูกใช้ในการปรับน้ําหนักเพื่อลดการสูญเสีย

ขั้น ตอน ใน การ ผัด วัน ประกัน พรุ่ง

การ แก้ เผ็ด ใน รหัส

การชดเชยหลังต้องกําหนดฟังก์ชันสําหรับ การขยายผลไปข้างหน้า การคํานวณการสูญเสีย และการคํานวณเกรเดียน โดยทั่วไปแล้ว โครงร่างเช่น Tenserflow หรือ Py Torch จะสร้างอัตโนมัติจํานวนมาก แต่ความเข้าใจในหลักเกณฑ์หลักนี้ ช่วยในการฝึกอบรมด้วยตนเอง

โค้ดจดหมายตัวอย่าง

ด้านล่างนี้เป็นตัวอย่างง่าย ๆ ของการปะทุภายใน Python สําหรับเครือข่ายประสาทเดี่ยว:

[FLT: 0] note: ตัวอย่างนี้เพื่อการศึกษา และเปลี่ยนการพิจารณาในการใช้งานหลายอย่าง

'''pathon[FLT: 0] import nappy เป็น np [[FLT:]]]
]] [เริ่มน้ําหนักและข้อมูล [FLT][FLT]]] W[FLTTTTTT: ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ (FEFLFELNDNDNDNDN(1]] (FE] = ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ [ ⁇ ⁇ [ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ngngng] ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ng ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ng ⁇ ngngngng