backpropagation

लेखक: Monica Porter
निर्माण की तारीख: 20 जुलूस 2021
डेट अपडेट करें: 27 जून 2024
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What is backpropagation really doing? | Chapter 3, Deep learning
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परिभाषा - Backpropagation का क्या अर्थ है?

Backpropagation एक तकनीक है जिसका उपयोग तंत्रिका नेटवर्क के कुछ वर्गों को प्रशिक्षित करने के लिए किया जाता है - यह अनिवार्य रूप से एक प्रिंसिपल है जो मशीन सीखने के कार्यक्रम को अपने पिछले फ़ंक्शन को देखने के अनुसार खुद को समायोजित करने की अनुमति देता है।


Backpropagation को कभी-कभी "त्रुटियों का बैकप्रोपैजेशन" कहा जाता है।

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Techopedia Backpropagation की व्याख्या करता है

एक तकनीक के रूप में बैकप्रॉपैगैशन ग्रेडिएंट डिसेंट का उपयोग करता है: यह आउटपुट पर नुकसान फ़ंक्शन के ग्रेडिएंट की गणना करता है, और एक गहरे तंत्रिका नेटवर्क की परतों के माध्यम से इसे वापस वितरित करता है। परिणाम न्यूरॉन्स के लिए समायोजित वजन है। हालाँकि बैकप्रॉपैगैनेशन का उपयोग पर्यवेक्षित और अनुपयोगी दोनों तरह के नेटवर्क में किया जा सकता है, लेकिन इसे पर्यवेक्षित शिक्षण पद्धति के रूप में देखा जाता है।

सरल फीडफॉर्वर्ड न्यूरल नेटवर्क के उद्भव के बाद, जहां डेटा केवल एक ही रास्ता जाता है, इंजीनियरों ने पाया कि वे तथ्य के बाद तंत्रिका इनपुट भार को समायोजित करने के लिए बैकप्रॉपैगैनेशन का उपयोग कर सकते हैं। Backpropagation को अपनी गतिविधि के आधार पर एक प्रणाली को प्रशिक्षित करने के तरीके के रूप में सोचा जा सकता है, यह समायोजित करने के लिए कि तंत्रिका नेटवर्क कुछ इनपुटों को कैसे सही या ठीक से संसाधित करता है, या यह कैसे कुछ अन्य वांछित स्थिति की ओर जाता है।