Quelle est la différence entre la rétro-propagation et le réseau neuronal de feed-forward?
Quelle est la différence entre les réseaux neuronaux de rétro-propagation et de feed-forward?
en googlant et en lisant, j'ai trouvé que dans le feed-forward il n'y a que la direction vers l'avant, mais dans la rétro-propagation une fois que nous avons besoin de faire une propagation vers l'avant et ensuite rétro-propagation. J'ai appelé ce lien
- autre différence que la direction de l'écoulement? Quel est le calcul du poids? Le résultat?
- dire que je suis en train de mettre en oeuvre rétro-propagation, c'est à dire qu'il contient de l'avant et de reflux. Est-ce que la rétro-propagation est suffisante pour montrer un feed-forward?
2 réponses
Feed-Forward Réseau De Neurones est un type de réseau neuronal architecture où les connexions sont "alimentées vers l'avant", c'est-à-dire qu'elles ne forment pas de cycles (comme dans les filets récurrents).
le terme "Feed forward" est également utilisé lorsque vous entrez quelque chose à la couche input et il voyages de l'entrée à l'caché et de l'caché à la couche de sortie.
Les valeurs sont "nourris de l'avant".
ces Deux usages de l'expression "feed forward" sont dans un contexte qui n'a rien à voir avec la formation en soi.
- La Rétropagation est un algorithme d'entraînement composé de 2 étapes: 1) d'avance les valeurs 2) calculer l'erreur et propager aux couches précédentes. Ainsi, pour être précis, la propagation vers l'avant fait partie de la backropagation algorithme mais avant de back-propagation.
il n'y a pas de réseau pur de neurones à rétropropagation ou à avance de flux.
la rétropropagation est un algorithme pour former (ajuster le poids) du réseau neuronal. L'entrée pour la rétropropagation est output_vector, target_output_vector, la sortie est ajustée_weight_vector.
Feed-forward est un algorithme pour calculer le vecteur de sortie à partir du vecteur d'entrée. D'entrée de feed-forward est input_vector, la sortie est output_vector.
lorsque vous formez un réseau neuronal, vous devez utiliser les deux algorithmes.
lorsque vous utilisez un réseau neuronal (qui a été formé), vous n'utilisez que le feed-forward.
Bacis type de réseau neuronal est perceptron multicouche, whitch Est réseau neuronal de rétropropagation D'avance.
il existe aussi des types plus avancés de réseaux neuronaux, utilisant des algorithmes modifiés.
Aussi une bonne source pour l'étude de : ftp://ftp.sas.com/pub/neural/FAQ.html Mieux comprendre le principe est de programme (tutoriel de cette vidéo) https://www.youtube.com/watch?v=KkwX7FkLfug