기계 학습에서 역전파 알고리즘의 작동 메커니즘을 이해합니다.

역전파는 개별 뉴런의 가중치를 조정하는 데 사용되는 신경망 훈련의 일반적인 알고리즘입니다. 뉴런의 출력에서 ​​뒤로 이동하여 가중치를 최적화함으로써 네트워크의 오류를 최소화합니다. 이 프로세스는 가중치 네트워크를 무작위로 생성한 다음 역전파 알고리즘을 사용하여 이를 모델에 조정하는 것으로 시작됩니다.

역전파 알고리즘에는 무엇이 포함되나요?

신경망에서 가중치와 편향의 최적화를 훈련하는 데 사용되는 지도 학습 알고리즘입니다. 이는 주로 신경망의 가중치에 대한 손실 함수의 기울기를 계산하는 미적분학의 체인 규칙을 기반으로 합니다. 이는 출력 레이어에서 신경망의 각 레이어로 오류를 역방향으로 전파하고 기울기에 따라 가중치를 조정하는 방식으로 작동합니다.

각 가중치의 기울기를 사용하여 역기울기 방향으로 가중치를 업데이트하여 손실 함수를 최소화합니다. 이 프로세스는 손실 함수가 설정된 임계값 또는 반복 횟수에 도달할 때까지 반복됩니다.

역전파 알고리즘의 작동 원리

신경망은 네트워크 가중치를 조정하여 예측 출력과 실제 출력 사이의 오류를 최소화합니다. 훈련을 시작하려면 네트워크의 각 뉴런에 대한 무작위 가중치를 초기화해야 합니다. 입력 데이터는 네트워크에 입력되고 출력은 네트워크의 가중치를 사용하여 계산됩니다. 이는 지도 학습 알고리즘이므로 실제 출력과 예측 출력의 차이를 사용하여 가중치를 얼마나 강력하게 업데이트하는지 안내합니다. 가중치를 업데이트하는 이 프로세스는 네트워크가 정확한 예측 출력을 생성할 수 있을 때까지 계속 반복됩니다.

신경망은 예측 출력과 실제 출력 사이의 오류를 계산하여 학습합니다. 오류는 가중치 조정을 위한 체인 규칙을 사용하여 레이어별로 각 뉴런 레이어로 다시 전파됩니다. 이 과정은 필요한 조건이 충족될 때까지 반복됩니다.

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