 ווי איז אַ נעוראַל נעץ טריינד?
א נעוראַל נעץ איז טיפּיקלי טריינד מיט אַ פּראָצעס גערופן באַקפּראָפּאַגאַטיאָן. דער טריינינג פּראָצעס ינוואַלווז עטלעכע סטעפּס: 1. **דאַטאַ צוגרייטונג:** אין סדר צו באַן אַ נעוראַל נעץ, אַ גרויס דאַטאַסעט איז יוזשאַוואַלי פארלאנגט. דעם דאַטאַסעט איז צעטיילט אין טריינינג, וואַלאַדיישאַן און טעסטינג שטעלט. די דאַטן זענען אויך פּרעפּראָסעססעד, וואָס קען אַרייַננעמען סטעפּס אַזאַ ווי נאָרמאַליזיישאַן, רישאַפּינג און יקסטראַקשאַן פון פֿעיִקייטן. 2. ** יניטיאַליזאַטיאָן: ** איידער די טריינינג סטאַרץ, די ווייץ און בייאַסיז פון די נעץ זענען יניטיאַלייזד, טיפּיקלי מיט קליין טראַפ וואַלועס. דאָס איז געטאן צו ברעכן די סימעטריע און ענשור אַז די נעץ וועט לערנען עפּעס פון די דאַטן. 3. **פאָרווערטס פאָרן:** בעשאַס די פאָרויס פאָרן, די אַרייַנשרייַב דאַטן זענען דורכגעגאנגען דורך די נעץ, שיכטע דורך שיכטע, ביז עס ריטשאַז די רעזולטאַט שיכטע. דער רעזולטאַט פון די נעץ איז דעמאָלט קאַמפּערד צו די געבעטן רעזולטאַט (דער ערד אמת) ניצן אַ אָנווער פונקציע, וואָס מעסטן ווי ווייַט אַוועק די פּראָגנאָז איז. 4. ** צוריק פאָרן: ** די צוריק פאָרן, אָדער באַקפּראָפּאַגיישאַן, איז ווו די פאַקטיש לערנען כאַפּאַנז. דער גראַדיענט פון די אָנווער פונקציע מיט רעספּעקט צו די ווייץ און בייאַסיז פון די נעץ איז קאַמפּיוטאַד, און די אינפֿאָרמאַציע איז גענוצט צו דערהייַנטיקן די ווייץ און בייאַסיז ניצן אַן אַפּטאַמאַזיישאַן אַלגערידאַם, אַזאַ ווי סטאָטאַסטיק גראַדיענט אַראָפּגאַנג. 5. **יטעראַטיאָן:** די פאָרויס און צוריק פּאַסיז זענען ריפּיטיד פֿאַר יעדער פּעקל פון דאַטן אין די טריינינג שטעלן ביז די נעץ פאָרשטעלונג אויף די וואַלאַדיישאַן שטעלן סטאַפּס ימפּרוווינג, וואָס ינדיקייץ אַז די נעץ האט געלערנט ווי פיל ווי עס קענען פון די דאַטן. 6. ** אפשאצונג: ** אַמאָל די טריינינג איז גאַנץ, די פאָרשטעלונג פון די נעץ איז עוואַלואַטעד אויף די פּרובירן שטעלן. דאָס גיט אַן אָפּשאַצונג פון ווי גוט די נעץ וועט דורכפירן אויף נייַע, ומבאַמערקט דאַטן. דער ציל פון טריינינג אַ נעוראַל נעץ איז צו געפֿינען די סכום פון ווייץ און בייאַסיז וואָס מינאַמייז די אָנווער פונקציע, אַלאַוינג די נעץ צו מאַכן פּינטלעך פֿאָרויסזאָגן אויף נייַע דאַטן.