Olá e bem-vindo de volta ao curso em deplorarmos hoje vamos terminar com a propagação traseira.
Tudo bem, então, você conhece praticamente tudo o que precisamos saber sobre o
que acontece no seu tudo que sabemos que existe um processo chamado propagação direta, onde a informação é inserida na
camada de entrada e, em seguida, é propagada para a frente para obter nossos chapéus brancos nossos valores de saída e,
em seguida, comparamos esses com os valores reais que temos em nosso conjunto de treinamento.
E então calculamos os erros, então os erros são propagados novamente através da rede na
direção oposta e isso nos permite treinar a rede ajustando os pesos.
avançado conduzido por uma matemática muito interessante e sofisticada que nos permite ajustar os pesos.
Portanto, a única coisa importante para lembrar aqui é que a propagação de volta é um algoritmo
Todos eles, ao mesmo tempo, todos os pesos são ajustados simultaneamente.
Então, se estivéssemos fazendo isso manualmente ou se chegarmos a um algoritmo de tipo muito diferente do que,
mesmo se calculássemos o erro e depois estivéssemos tentando entender o efeito de cada um
dos pesos no erro que teríamos de alguma forma ajuste cada um dos pesos independentemente de forma independente ou individual.
A enorme vantagem do retrocesso e é uma coisa importante a lembrar é que durante
o processo de propagação traseira, simplesmente por causa do modo como o algoritmo é estruturado.
então você basicamente sabe qual parte do erro de cada um dos seus pesos na rede neural é responsável.
Você pode ajustar todo o caminho ao mesmo tempo,
Agora, esse é o principal princípio subjacente fundamental da propagação traseira.
E foi por isso que ele pegou tão rapidamente na década de 1980 e este foi um grande avanço.
E se você quiser saber mais sobre isso e como exatamente a matemática funciona em segundo plano, um
bom artigo que já mencionamos é que as redes neurais e o aprendizado profundo são realmente
um livro de Michael Nielsen.
Você encontrará as matemáticas escritas e isso ajudará você a entender como exatamente isso é possível.
se, do ponto de vista da intuição, a parte importante é lembrar que é isso que o atraso faz.
Mas, por enquanto, para nossos propósitos,
Ele ajusta todos os pesos ao mesmo tempo.
E agora vamos simplesmente embrulhar tudo com um passo a passo do que acontece no
treinamento de uma rede neural.
Tudo bem, então, passo um, inicializamos aleatoriamente os pesos para números pequenos perto de zero, mas não zero.
Nós realmente não nos concentramos na inicialização de pesos durante os tutoriais de intuição, mas então
temos que começar em algum lugar e eles são inicializados com valores aleatórios perto de zero.
através do processo de propagação por propagação, esses pesos são ajustados até o erro ser minimizado.
E a partir daí,
Portanto, a função de custo é minimizada.
Então o passo dois insere a primeira observação de todos os seus conjuntos de dados para a primeira linha na
entrada Lehre cada recurso é uma entrada.
Então, basicamente, pegue os pentes e coloque-os nos nós de entrada separadamente para propagação da esquerda para a
direita.
nossa neurona de visão. A ativação é limitada pelos pesos em que os
pesos determinam basicamente a importância de cada ativação de neurônios, então propagam a ativação até obter o resultado.
Os neurônios são ativados de uma maneira que eles escolhem em
Nesse caso.
Então, basicamente, você se propaga da esquerda para a direita.
Você vai todo o caminho até chegar e você obtém o seu chapéu.
Em seguida, compare o resultado ao resultado real.
Meça o erro gerado e, então, faça o retrocesso da direita para a esquerda, o ar é
bipolar novamente.
Atualize os pesos de acordo com o quanto eles são responsáveis ​​pelo erro.
Mais uma vez, você pode calcular isso devido à forma como o algoritmo de perturbação de propagação
posterior está estruturado, a taxa de aprendizado determina por quanto melhoramos a taxa de
aprendizado como parâmetro que você pode controlar em sua rede neural.
Passo 6 repita os passos 1 2 5 e atualize os pesos após cada observação.
Isso é chamado de aprendizagem de reforço e, em nosso caso, foi descendência de gradiente estocástica ou repita os passos 1
a 5.
de gradiente completo ou um emblema verde Nissan ou uma mini descida gradiente lida e um passo sete, quando
todo o trem passou por uma rede neural artificial que faz uma época refazer mais épocas.
Mas dessa forma, é só depois de um lote de observações ou aprendendo por lotes, seja uma descida
Então, basicamente, apenas continue fazendo isso e fazendo isso e fazendo isso e permitir que sua
rede neural se treine melhor e melhor e melhor e ajuste-se constantemente enquanto você minimiza a função de custo.
Então vamos lá.
Essas são as etapas que você precisa tomar para construir suas redes neurais artificiais e treiná-las.
E estes são os passos que você vai tomar até eu almoçar nos tutoriais práticos.
Desejo-lhe a melhor sorte e espero vê-lo na próxima vez.
Até então, aproveite a aprendizagem.