В чем заключаются ключевые отличия между нейросетями прямого и обратного распространения ошибки?

Ключевые отличия между нейросетями прямого и обратного распространения ошибки заключаются в процессе обучения: promo.q-media.ru neurohive.io

1. Прямое распространение. promo.q-media.ru В начале этого процесса входные данные передаются через сеть от входного слоя к выходному слою. promo.q-media.ru На каждом шаге данные преобразуются в соответствии с весами и смещениями каждого нейрона, а затем проходят через функцию активации. promo.q-media.ru
2. Вычисление ошибки. promo.q-media.ru После прямого распространения сеть вычисляет ошибку с помощью функции потерь. promo.q-media.ru Ошибка — это разница между предсказанными нейросетью результатами и реальными значениями. promo.q-media.ru
3. Обратное распространение. promo.q-media.ru Этот шаг включает в себя обновление весов и смещений сети для уменьшения ошибки. promo.q-media.ru Сеть делает это, распространяя ошибку обратно по сети, начиная с выходного слоя. promo.q-media.ru На каждом шаге веса и смещения обновляются в направлении, которое уменьшает ошибку. promo.q-media.ru

Таким образом, во время прямого распространения делается предсказание ответа, а при обратном распространении ошибка между фактическим ответом и предсказанным минимизируется. neurohive.io