Aufbau eines neuronalen Netzwerks (kurzer Artikel).
Aufbau eines neuronalen Netzwerkmodells, ja, es ist tatsächlich von dem biologischen Ding in unserem Gehirn inspiriert, aber hier sind die Dinge nicht die gleichen, wir können dies mithilfe von Vorwärtsausbreitung und Rückwärtsausbreitung erstellen.
Unter Vorwärtsausbreitung versteht man den Prozess, bei dem eine Eingabe durch ein neuronales Netzwerk geleitet wird, um eine Ausgabe zu erzeugen. Bei der Vorwärtsausbreitung wird die Eingabe mit Gewichten und Bias multipliziert und durch Aktivierungsfunktionen geleitet, um eine Ausgabe zu erzeugen.
Die Rückwärtsausbreitung, auch Backpropagation genannt, ist ein Prozess zum Trainieren neuronaler Netze. Während der Backpropagation berechnet das neuronale Netzwerk die Differenz zwischen seiner vorhergesagten Ausgabe und der tatsächlichen Ausgabe und verwendet diese Informationen, um seine Gewichtungen und Verzerrungen anzupassen. Dieser Vorgang wird mehrmals wiederholt, bis die Vorhersagen des neuronalen Netzwerks korrekt sind.
Nun stellt sich die Frage, welches das Beste ist? Vorwärtsausbreitung oder Rückwärtsausbreitung? Sowohl Vorwärtsausbreitung als auch Rückwärtsausbreitung sind wichtig für das Coaching neuronaler Netze. Die Vorwärtsausbreitung wird verwendet, um bei einer Eingabe eine Ausgabe zu erzeugen, während die Rückwärtsausbreitung dazu verwendet wird, die Gewichte und Verzerrungen des neuronalen Netzwerks anzupassen, um seine Vorhersagen zu verbessern. Ohne Vorwärtsausbreitung wären wir nicht in der Lage, bei einer Eingabe eine Ausgabe zu erzeugen, und ohne Rückwärtsausbreitung könnten wir das neuronale Netzwerk nicht trainieren, um seine Vorhersagen zu verbessern.
