Backpropagation là gì? - định nghĩa từ techopedia

Định nghĩa - Backpropagation có nghĩa là gì?

Backpropagation là một kỹ thuật được sử dụng để huấn luyện một số loại mạng thần kinh nhất định - về cơ bản nó là một hiệu trưởng cho phép chương trình máy học tự điều chỉnh theo cách nhìn vào chức năng trong quá khứ của nó.

Backpropagation đôi khi được gọi là backpropagation lỗi.

Techopedia giải thích Backpropagation

Backpropagation như một kỹ thuật sử dụng độ dốc gốc: Nó tính toán độ dốc của hàm mất mát ở đầu ra và phân phối nó trở lại thông qua các lớp của mạng lưới thần kinh sâu. Kết quả là điều chỉnh trọng lượng cho tế bào thần kinh. Mặc dù backpropagation có thể được sử dụng trong cả mạng được giám sát và không giám sát, nó được xem như là một phương pháp học có giám sát.

Sau khi xuất hiện các mạng nơ ron đơn giản cho nguồn cấp dữ liệu đơn giản, trong đó dữ liệu chỉ đi theo một chiều, các kỹ sư nhận thấy rằng họ có thể sử dụng phương pháp truyền ngược để điều chỉnh trọng lượng đầu vào thần kinh sau thực tế. Backpropagation có thể được coi là một cách để đào tạo một hệ thống dựa trên hoạt động của nó, để điều chỉnh mức độ chính xác hoặc chính xác của mạng thần kinh xử lý một số đầu vào nhất định hoặc cách nó dẫn đến một số trạng thái mong muốn khác.