Backpropagation derin sinir ağları eğitmek için kullanılan temel bir algoritmadır. Ağın tahmin edilen ve gerçek çıktılar arasındaki hataya dayanarak kiloları ayarlayarak öğrenmesine olanak sağlar.

Backpropagation Teorisi

Backpropagation, ağın her ağırlığına saygı ile kaybın fonksiyonunu hesaplamayı içerir. Bu işlem, hesaplama sistemlerinin zincirini geri göndermesi için, giriş katmanından geri gönderme hataları kullanır.

Backpropagation'daki adım

  • [FONT:0)Forward geçiş:[Dönetici:[Dönetici:0) Belirli bir giriş için ağın çıktısını hesaplayın.
  • [FONT:0)Compute kaybı:[Dönlenen ve gerçek değerler arasındaki farkı ölçül.
  • [0]Backward geçiş:[Dönetici:[Dönetici:0)Testi hesaplamak için geri geri doğru yolu kapat.
  • [FONT:0]Güncel ağırlıklar:[Döneticileri ve bir öğrenme oranını kullanarak ağırlıkları ayarlayın.

Kodlamanın Yeniden Uygulanması

Geri dönüşüm, ileri yayılım, kayıp hesaplama ve gradient hesaplama için işlevleri tanımlamalıdır. Tipik olarak, TensorFlow veya PyTorch gibi çerçeveler bu sürecin çoğunu otomatikleştirmektedir, ancak alt kodun özelleştirilmesine yardımcı olur.

Örnek Kod Snippet

Aşağıda tek katmanlı bir sinir ağı için Python'da geri dönüşümlü bir örnek:

[FONT:0)Not:[Dönetici:[Dönetici:0) Bu örnek eğitim amaçlıdır ve birçok pratik hususu azaltır.

[FONT=[değiştir | kaynağı değiştir] [[değiştir | kaynağı değiştir] = [0=0) = {0|0|0|0|0|p=====)) #[0|0|p=============)==============================)) #0|=|=|=|=|=|=|=|=|=|=|=|=|=|=|=|=|p=|p=|=|=|=|=|=|=|=|=|=|=|=|=|=|=|=|=|=|=|=|=|=|=|=|==|=|=|=|=|=|p=|=|=|=|=|=|=|=|=|=|=|=|=|=|=|=|=|=|=|=|=|=|=|=|=|=|=|=|=|