Fahami mekanisme pengendalian algoritma perambatan belakang dalam pembelajaran mesin

Backpropagation ialah algoritma biasa dalam latihan rangkaian saraf, digunakan untuk melaraskan berat neuron individu. Ia mengoptimumkan berat dengan bergerak ke belakang dari output neuron, dengan itu meminimumkan ralat rangkaian. Proses ini bermula dengan menjana rangkaian pemberat secara rawak dan kemudian menyesuaikannya ke dalam model menggunakan algoritma perambatan belakang.

Apakah yang melibatkan algoritma perambatan balik?

Ia adalah algoritma pembelajaran diselia yang digunakan untuk melatih pengoptimuman berat dan berat sebelah dalam rangkaian saraf. Ia terutamanya berdasarkan peraturan rantai dalam kalkulus, yang mengira kecerunan fungsi kehilangan terhadap berat rangkaian saraf. Ia berfungsi dengan menyebarkan ralat ke belakang dari lapisan keluaran ke setiap lapisan rangkaian saraf, melaraskan pemberat mengikut kecerunan.

Kecerunan setiap berat digunakan untuk mengemas kini berat ke arah kecerunan terbalik untuk meminimumkan fungsi kehilangan. Proses ini diulang sehingga fungsi kehilangan mencapai ambang yang ditetapkan atau bilangan lelaran.

Cara algoritma perambatan belakang berfungsi

Rangkaian saraf meminimumkan ralat antara output yang diramalkan dan output sebenar dengan melaraskan berat rangkaian. Untuk memulakan latihan, kita perlu memulakan pemberat rawak untuk setiap neuron dalam rangkaian. Data input dimasukkan ke dalam rangkaian dan output dikira menggunakan pemberat rangkaian. Memandangkan ini ialah algoritma pembelajaran yang diselia, kami menggunakan perbezaan antara output sebenar dan yang diramalkan untuk membimbing sejauh mana kami mengemas kini pemberat. Proses pengemaskinian berat ini terus berulang sehingga rangkaian dapat menghasilkan output ramalan yang tepat.

Rangkaian saraf belajar dengan mengira ralat antara output yang diramalkan dan output sebenar. Ralat disebarkan kembali ke setiap lapisan neuron demi lapisan, menggunakan peraturan rantai untuk pelarasan berat. Proses ini diulang sehingga syarat yang diperlukan dipenuhi.

Bacaan yang disyorkan

1. Penjelasan terperinci tentang algoritma perambatan balik
2. Rambatan belakang dalam rangkaian neural

Atas ialah kandungan terperinci Fahami mekanisme pengendalian algoritma perambatan belakang dalam pembelajaran mesin. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!