Algoritmo de backpropagação etapas

1. Quais são as etapas do algoritmo de retropacagação?
2. O que é retropropagação e seu processo?
3. O que é fórmula de retropropagação?
4. Como é implementado a retropacagação?

Quais são as etapas do algoritmo de retropacagação?

Algoritmo de backpropagation:

Etapa 1: Entradas x, chegue pelo caminho pré -conectado. Etapa 2: a entrada é modelada usando pesos verdadeiros w. Os pesos geralmente são escolhidos aleatoriamente. Etapa 3: Calcule a saída de cada neurônio da camada de entrada para a camada oculta até a camada de saída.

O que é retropropagação e seu processo?

Backpropagation, ou propagação de erros para trás, é um algoritmo projetado para testar erros que voltam a partir de nós de saída para nós de entrada. É uma ferramenta matemática importante para melhorar a precisão das previsões na mineração de dados e no aprendizado de máquina.

O que é fórmula de retropropagação?

∂ajk ∂alk+1 = wjlk+1 g ′ (AJK). Incentivá -lo à equação acima produz uma equação final para o termo de erro Δ j k \ delta_j^k ΔJk nas camadas ocultas, chamadas de fórmula de retropropagação: Δ j k = ∑ l = 1 r k + 1 Δ l k + 1 w j k + 1 g + 1 g + 1 g + 1 G ′ (A j k) = g ′ (a j k) ∑ l = 1 r k + 1 w j l k + 1 Δ l k + 1 .

Como é implementado a retropacagação?

Para aplicar o algoritmo de retropropagação, nossa função de ativação deve ser diferenciável para que possamos calcular a derivada parcial do erro em relação a um determinado peso w_{eu, j}, perda (e), saída do nó o_j, e rede de saída de rede_j.