Visão geral da retropropagação no treinamento de redes neurais Ppt
Este conjunto de slides aborda o conceito de retropropagação junto com seus dois tipos, retropropagação estática e retropropagação recorrente. A retropropagação ajuda a calcular o gradiente de uma função de perda em relação a todos os pesos da rede. Eles também listam suas vantagens e desvantagens.
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Slide 1
Este slide descreve o conceito de retropropagação junto com seus dois tipos que são retropropagação estática e retropropagação recorrente. A retropropagação é útil para calcular o gradiente de uma função de perda em relação a todos os pesos da rede.
Notas do instrutor:
- Retropropagação Estática: O mapeamento da entrada estática gera uma saída estática neste tipo de retropropagação. Ele é usado para enfrentar desafios como reconhecimento óptico de caracteres que requer classificação estática
- Retropropagação Recorrente: A Propagação Recorrente é direcionada para frente ou conduzida até que um valor definido específico ou valor limite seja atingido. O erro é avaliado e propagado para trás depois de atingir um valor específico
Slide 2
Este slide lista as vantagens do Backpropagation. Estes são que é simples e direto, adaptável e eficiente e não requer nenhuma característica única.
Slide 3
Este slide lista as desvantagens do Backpropagation. Estes são que a entrada de dados determina a função de toda a rede em um determinado problema, as redes são suscetíveis a dados ruidosos e uma técnica baseada em matriz é usada.
Visão geral do ponto de treinamento de retropropagação em redes neurais com todos os 19 slides:
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