Überblick über Backpropagation in neuronalen Netzen Schulungs-Ppt
Dieser Foliensatz behandelt das Konzept der Backpropagation zusammen mit seinen beiden Arten der statischen Backpropagation und der rekurrenten Backpropagation. Backpropagation hilft bei der Berechnung des Gradienten einer Verlustfunktion in Bezug auf alle Netzwerkgewichte. Sie listen auch seine Vor- und Nachteile auf.
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Merkmale dieser PowerPoint-Präsentationsfolien :
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Inhalt dieser Powerpoint-Präsentation
Folie 1
Auf dieser Folie wird das Konzept der Backpropagation zusammen mit ihren beiden Typen beschrieben: statische Backpropagation und wiederkehrende Backpropagation. Backpropagation ist nützlich bei der Berechnung des Gradienten einer Verlustfunktion in Bezug auf alle Gewichte des Netzwerks.
Hinweise des Dozenten:
- Statische Backpropagation: Die Zuordnung statischer Eingaben erzeugt bei dieser Art der Backpropagation eine statische Ausgabe. Es wird verwendet, um Herausforderungen wie die optische Zeichenerkennung zu bewältigen, die eine statische Klassifizierung erfordert
- Wiederkehrende Rückausbreitung: Die wiederkehrende Rückausbreitung wird vorwärts gerichtet oder durchgeführt, bis ein bestimmter eingestellter Wert oder Schwellenwert erreicht wird. Der Fehler wird nach Erreichen eines bestimmten Werts ausgewertet und rückwärts propagiert
Folie 2
Auf dieser Folie werden die Vorteile der Backpropagation aufgeführt. Diese sind einfach und unkompliziert, anpassungsfähig und effizient und erfordern keine besonderen Eigenschaften.
Folie 3
Auf dieser Folie werden die Nachteile der Backpropagation aufgeführt. Diese bestehen darin, dass die Dateneingabe die Funktion des gesamten Netzwerks zu einem bestimmten Thema bestimmt, Netzwerke anfällig für verrauschte Daten sind und eine Matrix-basierte Technik verwendet wird.
Überblick über Backpropagation in neuronalen Netzen Trainings-Ppt mit allen 19 Folien:
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