Оглавление:
Определение - Что означает обратное распространение?
Обратное распространение - это методика, используемая для обучения определенных классов нейронных сетей. По сути, это принцип, который позволяет программе машинного обучения подстраиваться под свои прошлые функции.
Обратное распространение иногда называют обратным распространением ошибок.
Техопедия объясняет обратное распространение
Обратное распространение в качестве метода использует градиентный спуск: он вычисляет градиент функции потерь на выходе и распределяет его обратно по слоям глубокой нейронной сети. В результате корректируются веса для нейронов. Хотя обратное распространение может использоваться как в контролируемых, так и в неконтролируемых сетях, оно рассматривается как контролируемый метод обучения.
После появления простых нейронных сетей с прямой связью, где данные идут только в одном направлении, инженеры обнаружили, что они могут использовать обратное распространение для корректировки весов нейронных входных данных после факта. Обратное распространение можно рассматривать как способ обучения системы на основе ее активности, для настройки того, насколько точно или точно нейронная сеть обрабатывает определенные входные данные или как она ведет к некоторому другому желаемому состоянию.
