Awọn nẹtiwọki Nẹtiwọki

Awọn fẹlẹfẹlẹ yi igbewọle pada si iṣelọpọ, ati ikẹkọ n ṣatunṣe awọn ipilẹ wọnyẹn lati mu iṣẹ dara si lori ibi-afẹde ti a yan.

Awọn gbigba bọtini

• Awọn iwuwo ati awọn irẹjẹ jẹ awọn ipele ti a kẹkọọ; Awọn iṣẹ imuṣiṣẹ yi awọn abajade agbedemeji pada.
• Backpropagation ṣe iṣiro awọn gradients ti a lo nipasẹ iṣapeye kan.
• Imuṣiṣẹ inu kii ṣe iṣeeṣe tabi alaye laifọwọyi.

A ipilẹ Oríkĕ neuron daapọ input iye lilo àdánù, afikun a irẹjẹ, ati ki o waye ohun ibere iṣẹ. Awọn àdánù šakoso bi strongly kọọkan input contributes. The irẹjẹ yi awọn esi pada. A nonlinear ibere ise jẹ ki fẹlẹfẹlẹ soju ibasepo ti a akopọ ti daada PCM mosi ko le. Fun apẹẹrẹ, awọn ReLU ibere ṣiṣẹ pada odo fun a odi input ati ki o fi a rere input unchanged. Networks le lo o yatọ activations ni orisirisi fẹlẹfẹlẹ. An o wu Layer ti wa ni yàn lati ba awọn iṣẹ-ṣiṣe: a nọmba asọtẹlẹ ti wa ni ko túmọ ni ọna kanna bi ikun fun ti ṣee ṣe isori. Nigba ikẹkọ, a pipadanu iṣẹ afiwe awọn o wu pẹlu awọn ti o fẹ esi. Backpropagation nlo awọn pq ofin lati ṣe iṣiro bi sile ni ipa awọn pipadanu. An optimizer ki o si nlo wipe alaye lati mu awọn paramita. Backpropagation computes gradients; O ti wa ni ko kan lopolopo wipe awoṣe yoo ri awọn ti o dara ju ti ṣee ṣe ojutu tabi generalize daradara. Awọn ọpọlọ afiwe ti wa ni opin. Awọn neurons atọwọda jẹ awọn iṣiro mathematiki, ati nẹtiwọọki aṣeyọri kii ṣe ẹri ti ọpọlọ eniyan. Nẹtiwọọki ti o tobi julọ le ṣe awoṣe awọn ibatan idiju, ṣugbọn o tun le na diẹ sii lati ṣiṣẹ, ṣe deede awọn ilana ti ko ṣe pataki, tabi kuna nigbati awọn ipo ba yipada. Ṣe afiwe rẹ pẹlu ipilẹ ti o rọrun ati idanwo lori awọn apẹẹrẹ ni ita data ikẹkọ.

1. Lo awọn igbewọle meji, 0.8 ati 0.5, pẹlu awọn iwuwo 0.6 ati -0.4 ati irẹjẹ ti 0.1.
2. Iye ti o ni iwuwo jẹ (0.8 × 0.6) + (0.5 × -0.4) + 0.1 = 0.38.
3. ReLU pada 0.38. Ti titẹ sii keji ba yipada si 1.5, iye naa di -0.02 ati ReLU pada 0.

Iṣiro apejuwe yii jẹ iyipada kan ninu nẹtiwọọki kan. Iye 0.38 jẹ ṣiṣe, kii ṣe igbẹkẹle igbẹkẹle 38%.