Обратное распространение — это основа обучения нейронной сети. Это процедура точной настройки весов нейронной сети на основе оценочной скорости, полученной из предыдущей эпохи (т. е. итерации) (т. е. итерации). Путем точной настройки весов можно снизить частоту отказов и сделать модель более надежной за счет увеличения ее обобщения. Онлайн-курс по науке о данных поможет вам построить карьеру в области науки о данных. Обратное распространение в нейронных сетях — это сокращение от обратного распространения ошибки. Это стандартный метод курсов аналитики онлайн искусственных нейронных сетей. Этот метод помогает вычислить градиент функции потерь с точки зрения всех весов сети.
Как работает алгоритм обратного распространения?
Поскольку задолго до того, как мир машинного обучения и науки о данных был представлен нелинейным функциям, работающим рекурсивно (т. е. искусственным нейронным сетям), применение которых заметно расцвело. В этом контексте наиболее важным аспектом разработки надежной модели является правильное обучение нейронной сети. Это обучение обычно ассоциируется с термином обратное распространение, который весьма неоднозначен для большинства новых онлайн-курсов по аналитике глубокого обучения. Большинство людей даже не понимают, как это работает — они знают, что это работает! Принцип обучения нейронной сети — обратное распространение ошибки.
Это практика точной настройки силовой тренировки нейронной сети на основе частоты ошибок (т. е. потерь), полученной в предыдущую эпоху (т. е. итерацию). Правильная весовая интонация обеспечивает более низкий уровень ошибок, повышая надежность модели за счет обобщения. Онлайн-курсы по науке о данных доступны для тех, кто хочет продолжить карьеру в области науки о данных. Алгоритм обратного распространения использует цепное правило в нейронных сетях для вычисления градиента функции потерь для одного веса. В отличие от собственного численного решения, он эффективно вычисляет один слой за раз. Он вычисляет градиент, но не указывает, как он будет использоваться.
Он обобщает вычисление дельта-правила. Чтобы понять, рассмотрите следующую примерную диаграмму нейронной сети обратного распространения ошибки:
● Вход X поступает по предварительно подключенному пути.
● Абсолютные веса W используются для ввода модели. Веса обычно выбираются случайным образом.
● Вычислить выходные данные каждого нейрона по мере его перемещения из входного слоя в скрытые слои, а затем в выходной слой.
● Рассчитать ошибку в выходных данных
● Верните выходной слой в скрытый слой, чтобы отрегулировать веса, чтобы уменьшить ошибку.
● Повторяйте процесс до тех пор, пока не будет получен желаемый результат.
Зачем нам требуется обратное распространение?
При разработке больших данных нейронной сети мы инициализируем веса некоторыми случайными значениями или любой переменной, если на то пошло. Мы, очевидно, не сверхчеловеки. В результате нет необходимости, чтобы значения визуализации данных веса, которые мы выбрали, были правильными или наилучшим образом соответствовали нашей модели. Вы можете пройти онлайн-курс по науке о данных, чтобы лучше понять машинное обучение и науку о данных. Нам нужно объяснить модели, чтобы параметры (веса) были изменены, чтобы минимизировать ошибку.
Ниже приведены наиболее заметные преимущества обратного распространения:
● Обратное распространение быстрое, простое и простое в программировании.
● Помимо количества входов, нет никаких параметров для настройки. Это гибкий метод, поскольку он не требует предварительных знаний о сети.
● Это проверенный метод, который хорошо работает в большинстве случаев.
● Нет необходимости особо упоминать особенности изучаемой функции.
Что такое сеть прямой связи?
Нейронная сеть с прямой связью — это искусственная нейронная сеть, в которой узлы не образуют цикл. В этом типе нейронной сети присутствуют входной слой, скрытые слои, большие данные и выходной слой. Это оригинальный и самый простой тип искусственной нейронной сети.
Два типа сетей обратного распространения:
● Статическое обратное распространение
● Периодическое обратное распространение
Статическое обратное распространение: это тип сети обратного распространения, которая создает отображение статического ввода в статический вывод. Его можно использовать для решения задач статической классификации, таких как распознавание символов.
Повторяющееся обратное распространение. Повторяющееся обратное распространение передается вперед до тех пор, пока не будет достигнуто фиксированное значение при интеллектуальном анализе данных и визуализации данных. Затем ошибка вычисляется и распространяется обратно.
Основное различие между этими двумя методами заключается в том, что при статическом обратном распространении сопоставлениевыполняется быстро, тогда как при рекуррентном обратном распространении оно не является статическим.
