Ang backpropagation ay isang mahalagang algorithm na ginagamit upang sanayin ang mga neural network.Natutulungan nito ang network na matuto sa pamamagitan ng pag-aangkop ng mga timbang batay sa pagkakamali sa pagitan ng mga hinulaan at aktuwal na output. Ang prosesong ito ay kinasasangkutan ng pagkalkula ng mga spesipikong at pag-akyat ng mga pabigat sa pamamagitan ng isang serye ng mga hakbang.

Mga Pangunahing Konsepto ng Pagtatangka

Ang backpropagation ay umaasa sa chain rulement ng calculus upang makabuo ng alun - along bahagi ng pagkawala kung tungkol sa bawat timbang sa network.

Hakbang-by-steep Aspektation Proseso

Ang proseso ay nagsasangkot ng ilang mahahalagang hakbang:

  • Pasay: Ang pagkalkula sa output ng network gamit ang mga kasalukuyang pabigat.
  • [Compete error: Alamin ang pagkakaiba ng hinulaan at ng aktuwal na output.
  • Backward[[[T:1] Mga pag-uulat ng pagkakamali may kinalaman sa mga pabigat.
  • [[Update weights: Ang pag-aangkop ng mga pabigat gamit ang mga grove at rate ng pagkatuto.

Praktikal na mga Kaunawaan

Ang tamang pag - unawa sa bilis ng pagkatuto at pag - aayos ng mga pabigat ay magpapabuti sa kahusayan ng pagsasanay.