Backpropagation چیست
خلاصه
1405/07/05
: بک‌پروپگیشن یا انتشار معکوس، روشی است برای آموزش شبکه‌های عصبی که وزن‌ها و بایاس‌های آن را بهینه‌سازی می‌کند. به زبان ساده، این فرآیند تعیین می‌کند که هر ورودی (نورون) در شب
: بک‌پروپگیشن یا انتشار معکوس، روشی است برای آموزش شبکه‌های عصبی که وزن‌ها و بایاس‌های آن را بهینه‌سازی می‌کند.
به زبان ساده، این فرآیند تعیین می‌کند که هر ورودی (نورون) در شبکه چقدر مسئول خطای کل نهایی بوده است تا بتواند مقدار گرادیان (شیب خطا نسبت به وزن‌ها) را محاسبه کرده و آن‌ها را برای کاهش خطا به‌روز کند.
برخی از محصولات شرکت مهندسی آبان رایان البرز
سایر مقالات آموزشی شرکت نرم افزاری آبان رایان البرز :
- نقش لایههای مخفی در شبکه عصبی چیست
- شبکه‌های عصبی چگونه آموزش میبینند
- چگونه از ماشین بردار پشتیبان استفاده کنیم
- ROC Curve چه اطلاعاتی به ما میدهد
- Precision و Recall چه تفاوتی دارند
- نقش confusion matrix در تحلیل مدل چیست
- نقش Crossvalidation در ارزیابی مدل چیست
- Normalization و Standardization چه تفاوتی دارند
- چگونه دادههای ناقص را مدیریت کنیم
- نقش Feature Selection در مدلسازی چیست
- چگونه دادهها را برای یادگیری ماشین آماده کنیم
- OCR چیست و چگونه پیادهسازی میشود
- الگوریتمهای تشخیص چهره چگونه کار میکنند
- چگونه با OpenCV تصویر پردازش کنیم
- PyTorch چه مزایایی نسبت به TensorFlow دارد
- نقش TensorFlow در یادگیری عمیق چیست