Вопросы к Поиску с Алисой

Примеры ответов Поиска с Алисой

Главная / Наука и образование / В чем заключаются ключевые принципы алгоритма обратного распространения ошибки?

Вопрос для Поиска с Алисой

29 января

#Алгоритм #ОбратноеРаспространениеОшибки #НейронныеСети #ОбучениеНейронныхСетей #ПринципыОбучения

В чем заключаются ключевые принципы алгоритма обратного распространения ошибки?

Алиса

На основе источников, возможны неточности

Как это работает?

Ключевые принципы алгоритма обратного распространения ошибки:

Итеративность. wiki.loginom.ru Веса нейронов сети корректируются после подачи на её вход одного обучающего примера. wiki.loginom.ru

Два прохода по сети. otus.ru wiki.loginom.ru На прямом проходе входной вектор распространяется от входов сети к её выходам и формирует выходной вектор, соответствующий текущему состоянию весов. wiki.loginom.ru Затем вычисляется ошибка нейронной сети как разность между фактическим и целевым значениями. wiki.loginom.ru На обратном проходе эта ошибка распространяется от выхода сети к её входам, и производится коррекция весов нейронов. wiki.loginom.ru

Использование стохастического градиентного спуска. otus.ru wiki.loginom.ru Алгоритм продвигается в многомерном пространстве весов в направлении антиградиента с целью достичь минимума функции ошибки. wiki.loginom.ru

Обучение не до точной настройки сети на минимум функции ошибки, а до достаточно точного его приближения. wiki.loginom.ru Это позволяет, с одной стороны, уменьшить число итераций обучения, а с другой — избежать переобучения сети. wiki.loginom.ru

Примеры полезных ответов Поиска с Алисой на вопросы из разных сфер. Вопросы сгенерированы нейросетью YandexGPT для актуальных тем, которые определяются на базе обобщённых запросов к Поиску с Алисой.

Пожаловаться на контент

Пользовательское соглашение

Связаться с нами

Задать новый вопрос

Как это работает?