Що таке зворотне поширення в Matlab?

Алгоритми. trainrp може навчити будь-яку мережу, якщо її функції ваги, чистого входу та передачі мають похідні функції. Зворотне поширення є використовується для обчислення похідних продуктивності щодо змінних ваги та зміщення X . Кожна змінна коригується відповідно до наступного: dX = deltaX.

Зворотне поширення є процес коригування ваг нейронної мережі шляхом аналізу частоти помилок з попередньої ітерації. Як натякає його назва, зворотне поширення включає роботу в зворотному напрямку від виходів до вхідних даних, щоб з’ясувати, як зменшити кількість помилок і зробити нейронну мережу більш надійною.

Зворотне поширення є техніка машинного навчання, необхідна для оптимізації штучних нейронних мереж. Це полегшує використання алгоритмів градієнтного спуску для оновлення мережевих ваг, яким «навчаються» моделі глибокого навчання, що керують сучасним штучним інтелектом (ШІ).

Алгоритм BP є одним із найвідоміших алгоритмів для навчання прямої нейронної мережі. дозволяє оновлювати ваги шляхом переміщення вперед і назад, доки функція помилки не застрягне на локальному мінімумі.

Зворотне поширення — це потужний і ефективний алгоритм для навчання MLP. Це передбачає обчислення градієнта функції втрат по відношенню до кожної ваги шляхом поширення помилки назад по мережі.

Зворотне поширення — це алгоритм, який використовується в штучному інтелекті (AI) для точного налаштування математичних вагових функцій і підвищення точності виходів штучної нейронної мережі. Нейронну мережу можна розглядати як групу з’єднаних вузлів введення/виведення (I/O).