Halo dan selamat datang kembali ke kursus tentang deploring hari ini kita akan menyelesaikan propagasi kembali.
Baiklah jadi kita Anda tahu hampir semua yang perlu kita ketahui
tentang apa yang terjadi di dalam semua yang Anda tahu bahwa ada proses yang disebut propagasi Teruskan di mana
informasi dimasukkan ke dalam lapisan input dan kemudian disebarkan ke depan untuk mendapatkan topi putih kami nilai output kami dan
kemudian kami membandingkannya dengan nilai aktual yang kami miliki di set pelatihan kami.
Dan kemudian kita menghitung kesalahannya lalu kesalahannya disebarkan kembali melalui jaringan ke arah yang
berlawanan dan itu memungkinkan kita untuk melatih jaringan dengan menyesuaikan bobotnya.
Jadi satu hal penting yang perlu diingat di sini adalah bahwa propagasi balik adalah
algoritma canggih yang digerakkan oleh matematika yang sangat menarik dan canggih yang memungkinkan kita untuk menyesuaikan bobot.
Semuanya pada saat yang sama semua bobot disesuaikan secara bersamaan.
Jadi jika kita melakukan ini secara manual atau jika kita menemukan jenis algoritma yang sangat berbeda
dari Bahkan jika kita menghitung kesalahan dan kemudian kita mencoba untuk memahami
apa pengaruh masing-masing bobot terhadap kesalahan kita harus entah bagaimana harus sesuaikan masing-masing bobot secara independen atau individual.
Keuntungan besar dari keterbelakangan dan itu adalah hal kunci untuk diingat adalah
bahwa selama proses propagasi balik hanya karena cara algoritma terstruktur.
Anda dapat menyesuaikan semua cara pada saat yang sama sehingga pada dasarnya Anda tahu bagian mana dari kesalahan yang
menjadi tanggung jawab Anda masing-masing dalam jaringan saraf.
Nah, itulah prinsip dasar mendasar dari propagasi balik.
Dan inilah mengapa ia berkembang begitu cepat pada 1980-an dan ini merupakan terobosan besar.
Dan jika Anda ingin belajar lebih banyak tentang itu dan bagaimana tepatnya matematika bekerja di latar belakang
maka artikel bagus yang telah kami sebutkan adalah jaringan saraf dan pembelajaran mendalam sebenarnya adalah
buku karya Michael Nielsen.
Anda akan menemukan matematika yang ditulis dan itu akan membantu Anda memahami bagaimana tepatnya ini mungkin.
Tetapi untuk sekarang untuk tujuan kita jika dari sudut pandang intuisi, bagian yang penting adalah untuk mengingat bahwa
itulah yang dilakukan oleh keterbelakangan.
Ini mengatur semua bobot pada saat yang bersamaan.
Dan sekarang kita akan membungkus semuanya dengan langkah demi langkah langkah-langkah dari apa yang terjadi
dalam pelatihan jaringan saraf.
Baiklah jadi langkah pertama kita secara acak menginisialisasi bobot ke angka kecil mendekati nol tetapi tidak nol.
Kami tidak benar-benar fokus pada inisialisasi bobot selama tutorial intuisi tetapi kemudian kami harus
memulai dari suatu tempat dan mereka diinisialisasi dengan nilai acak mendekati nol.
Dan dari sana melalui proses untuk propagasi dengan propagasi bobot ini disesuaikan
sampai kesalahan diminimalkan.
Jadi fungsi biaya diminimalkan.
Kemudian langkah dua input observasi pertama semua set data Anda ke baris pertama ke input Lehre
setiap fitur adalah satu input.
Jadi pada dasarnya ambil sisir dan masukkan ke dalam node input secara terpisah untuk propagasi dari kiri ke kanan.
Neuron diaktifkan dengan cara yang mereka pilih dalam visi kami
aktivasi neuron dibatasi oleh bobot pada dasarnya menentukan seberapa penting setiap aktivasi neuron kemudian
menyebar aktivasi sampai mendapatkan hasil y y.
Pada kasus ini.
Jadi pada dasarnya Anda menyebarkan dari kiri ke kanan.
Anda terus berjalan sampai Anda mencapai dan mendapatkan topi Anda.
Kemudian bandingkan hasilnya dengan hasil yang sebenarnya.
Ukur kesalahan yang dihasilkan dan kemudian Anda lakukan backwardation dari kanan ke kiri udara adalah bipolar
lagi.
Perbarui bobot sesuai dengan seberapa besar mereka bertanggung jawab atas kesalahan tersebut.
Sekali lagi Anda dapat menghitung bahwa karena cara terstruktur kembali algoritma perturbasi terstruktur tingkat
pembelajaran memutuskan oleh seberapa banyak kami memperbarui bobot tingkat pembelajaran sebagai parameter
yang dapat Anda kontrol di jaringan saraf Anda.
Langkah 6 ulangi langkah 1 2 5 dan perbarui bobot setelah setiap pengamatan.
Itu disebut penguatan pembelajaran dan dalam kasus kami itu adalah keturunan gradien stokastik atau ulangi langkah 1 sampai
5.
Tetapi dengan cara itu hanya setelah serangkaian pengamatan atau pembelajaran batch itu baik keturunan penuh gradien
atau hijau lencana Nissan atau gradien keturunan batch mini dan langkah tujuh
ketika seluruh kereta telah melewati jaringan saraf tiruan yang membuat zaman mengulang lebih banyak zaman.
Jadi pada dasarnya terus lakukan itu dan lakukan itu dan lakukan itu dan untuk memungkinkan jaringan
saraf Anda untuk melatih lebih baik dan lebih baik dan lebih baik dan terus-menerus menyesuaikan sendiri saat Anda meminimalkan fungsi biaya.
Jadi begitulah.
Itulah langkah-langkah yang perlu Anda ambil untuk membangun jaringan saraf tiruan Anda dan melatihnya.
Dan ini adalah langkah-langkah yang akan Anda ambil sampai saya makan siang di tutorial praktis.
Semoga Anda beruntung dan saya berharap dapat melihat Anda lain kali.
Sampai kemudian menikmati pembelajaran.