Propagazione in Avanti e All'Indietro
Propagazione in avanti
Propagazione in avanti indica il processo in cui le informazioni si spostano dallo strato di input allo strato di output di una rete neurale. Ogni neurone elabora i propri input utilizzando pesi e una funzione di attivazione, trasmette il proprio output in avanti e, una volta raggiunto lo strato finale, la rete produce una previsione.
Propagazione all'indietro
Dopo che una rete neurale ha effettuato una previsione tramite la propagazione in avanti, il suo output viene confrontato con i dati reali per calcolare l'errore.
Propagazione all'indietro, o backpropagation, è il processo che utilizza questo errore per muoversi all'indietro attraverso la rete e modificare i pesi dei neuroni.
Aggiornando i pesi in questo modo, la rete riduce gradualmente il proprio errore e migliora la precisione delle sue previsioni.
L'errore della rete neurale può essere calcolato in modi diversi a seconda del compito, ma è sempre un numero in virgola mobile.
Le reti neurali apprendono ripetendo molte volte la propagazione in avanti e la retropropagazione. Ad ogni iterazione, il modello migliora, ma non raggiunge mai una “precisione perfetta”. L'addestramento termina quando le prestazioni diventano accettabili o quando il modello smette di migliorare dopo molte iterazioni.
1. Che cos'è la propagazione in avanti in una rete neurale?
2. Che cos'è la retropropagazione in una rete neurale?
3. Durante l'addestramento di una rete neurale, cosa accade dopo la fase di propagazione in avanti?
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Propagazione in avanti
Propagazione in avanti indica il processo in cui le informazioni si spostano dallo strato di input allo strato di output di una rete neurale. Ogni neurone elabora i propri input utilizzando pesi e una funzione di attivazione, trasmette il proprio output in avanti e, una volta raggiunto lo strato finale, la rete produce una previsione.
Propagazione all'indietro
Dopo che una rete neurale ha effettuato una previsione tramite la propagazione in avanti, il suo output viene confrontato con i dati reali per calcolare l'errore.
Propagazione all'indietro, o backpropagation, è il processo che utilizza questo errore per muoversi all'indietro attraverso la rete e modificare i pesi dei neuroni.
Aggiornando i pesi in questo modo, la rete riduce gradualmente il proprio errore e migliora la precisione delle sue previsioni.
L'errore della rete neurale può essere calcolato in modi diversi a seconda del compito, ma è sempre un numero in virgola mobile.
Le reti neurali apprendono ripetendo molte volte la propagazione in avanti e la retropropagazione. Ad ogni iterazione, il modello migliora, ma non raggiunge mai una “precisione perfetta”. L'addestramento termina quando le prestazioni diventano accettabili o quando il modello smette di migliorare dopo molte iterazioni.
1. Che cos'è la propagazione in avanti in una rete neurale?
2. Che cos'è la retropropagazione in una rete neurale?
3. Durante l'addestramento di una rete neurale, cosa accade dopo la fase di propagazione in avanti?
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