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- ¿Cuáles son los pasos en el algoritmo de backpropagation??
- ¿Qué es la backpropagation y su proceso??
- ¿Qué es la fórmula de backpropagation??
- ¿Cómo se implementa la backpropagation??
¿Cuáles son los pasos en el algoritmo de backpropagation??
Algoritmo de backpropagation:
Paso 1: entradas x, llegue a través de la ruta preconectada. Paso 2: la entrada se modela utilizando pesos verdaderos w. Los pesos generalmente se eligen al azar. Paso 3: Calcule la salida de cada neurona desde la capa de entrada a la capa oculta a la capa de salida.
¿Qué es la backpropagation y su proceso??
Backpropagation, o propagación hacia atrás de errores, es un algoritmo diseñado para probar errores que trabajan desde los nodos de salida a los nodos de entrada. Es una herramienta matemática importante para mejorar la precisión de las predicciones en la minería de datos y el aprendizaje automático.
¿Qué es la fórmula de backpropagation??
∂ajk ∂alk+1 = wjlk+1 g ′ (ajk). Enchufando esto a la ecuación anterior produce una ecuación final para el término de error Δ J k \ delta_j^k ΔJK en las capas ocultas, llamada fórmula de retroceso: Δ J k = ∑ l = 1 r k + 1 Δ l k + 1 w j + 1 g ′ (A J K) = G ′ (A J K) ∑ L = 1 R K + 1 W J L K + 1 Δ L K + 1 .
¿Cómo se implementa la backpropagation??
Para aplicar el algoritmo de backpropagation, nuestra función de activación debe ser diferenciable para que podamos calcular la derivada parcial del error con respecto a un peso dado Wi, j, pérdida (e), salida de nodo oj, y red de salida de redj.
