โครงข่ายประสาทเทียม: กระบวนการ backpropagation ทำงานอย่างไร

"มีมนี้แสดงให้เห็นอย่างสนุกสนานว่ากระบวนการ backpropagation ทำงานอย่างไรในโครงข่ายประสาทเทียม แต่มาดูรายละเอียดกันอีกหน่อย!

เมื่อฝึกโครงข่ายประสาทเทียม ข้อมูลจะไหลไปในสองทิศทาง:

• ส่งต่อ :

นี่คือจุดที่แต่ละเลเยอร์ประมวลผลอินพุตและส่งต่อไปยังเลเยอร์ถัดไปเพื่อคำนวณการคาดการณ์ เลเยอร์ n (เลเยอร์สุดท้าย) จะสร้างเอาต์พุตสุดท้าย เช่น คลาสหรือค่าที่คาดการณ์ไว้

• การขยายพันธุ์ :

ส่วนที่ยากมาถึงแล้ว หลังจากที่แบบจำลองทำการทำนายแล้ว โมเดลจะคำนวณข้อผิดพลาด (ความแตกต่างระหว่างค่าที่คาดการณ์กับค่าจริง) ตอนนี้ เราต้องส่งข้อผิดพลาดนี้ย้อนกลับผ่านเครือข่ายเพื่อปรับน้ำหนัก โดยเริ่มจากเลเยอร์เอาท์พุตและย้อนกลับไปยังอินพุต

ปฏิกิริยาของชั้น:

เลเยอร์ n (เลเยอร์สุดท้าย) กำลังหาวเพราะเหนื่อยจากการทำงานหนักเพื่อทำนาย นอกจากนี้ยังเป็นคนแรกที่ได้รับความคิดเห็นเกี่ยวกับข้อผิดพลาดอีกด้วย
เลเยอร์ n-1 มีปฏิกิริยาอย่างกะทันหันเพราะ backpropagation กระทบกับข้อความแสดงข้อผิดพลาดเพื่ออัปเดตน้ำหนัก และกระบวนการนี้ดำเนินไปแบบย้อนกลับ

โดยพื้นฐานแล้ว backpropagation ก็เหมือนกับปฏิกิริยาลูกโซ่ แต่ละเลเยอร์จะมีการหมุนเวียนเพื่อปรับน้ำหนักตามปริมาณที่ทำให้เกิดข้อผิดพลาด แต่ทุกอย่างจะเริ่มต้นด้วยการตอบรับจากเลเยอร์สุดท้าย

หากไม่มีกระบวนการนี้ โครงข่ายประสาทเทียมจะไม่สามารถเรียนรู้ได้ และมันจะติดอยู่กับการคาดการณ์ที่ผิดเหมือนเดิม!"

ผู้เขียน

Ai Base Network (ABN), ABN ASIA ถูกก่อตั้งขึ้นโดยคนที่มีรากฐานลึกในวงการวิชาการ มีประสบการณ์การทำงานในสหรัฐอเมริกา ดัตช์ ฮังการี ญี่ปุ่น เกาหลีใต้ สิงคโปร์ และเวียดนาม ABN Asia เป็นที่เราพบกันของวิทยาลัยและเทคโนโลยี ด้วยโซลูชันขั้นสูงและบริการพัฒนาซอฟต์แวร์ที่มีความสามารถ เราช่วยธุรกิจเติบโตและเข้าสู่ฉากโลก ความมุ่งมั่นของเรา: ด่วนขึ้น ดีขึ้น น่าเชื่อถือมากขึ้น ในกรณีส่วนมาก: ราคาถูกด้วย

หากคุณต้องการบริการ IT การให้คำปรึกษาดิจิทัล โซลูชันซอฟต์แวร์ใช้ได้หรือหากคุณต้องการส่งคำขอข้อเสนอ (RFPs) อย่าลังเลที่จะติดต่อเรา คุณสามารถติดต่อเราได้ที่ [email protected] เราพร้อมช่วยเหลือคุณด้านทุกความต้องการทางเทคโนโลยีของคุณทุกเมื่อ