В чем разница между back-распространением и обратной связью Neural Network?

В чем разница между back-распространению и нейронными сетями обратной связи?

При поиске и чтении я обнаружил, что в направлении вперед есть только направление вперед, но при обратном распространении один раз нам нужно сделать прямое распространение, а затем обратно-распространение. Я ссылался на эту ссылку

Любая другая разница, отличная от направления потока? Как насчет расчета веса? Исход?
Предположим, что я реализую обратное распространение, т.е. содержит прямой и обратный поток. Итак, достаточно ли распространения обратного распространения для показа пересылки вперед?

Ответ 1

A Нейронная сеть с обратной связью - это тип архитектуры Neural Network, где соединения "подавать вперед", т.е. не формировать циклы (например, в рекуррентных сетях).
Термин "Подача вперед" также используется, когда вы вводите что-то на уровне ввода, и он перемещается со входа в скрытый и скрытый до уровня вывода.
Значения "подаются вперед" .

Оба эти использования фразы "вперед" находятся в контексте, который не имеет никакого отношения к обучению как таковой.

Backpropagation - это алгоритм обучения, состоящий из 2 шагов: 1) Подача вперед значения 2) вычисляет ошибку и распространяет ее обратно на более ранние слои. Точнее, форвардное распространение является частью алгоритма backpropagation , но предшествует обратному распространению.

Ответ 2

Существует нет чистой backpropagation или чистой кормовой нервной сети.

Backpropagation - это алгоритм для обучения (корректировки веса) нейронной сети. Вход для backpropagation - output_vector, target_output_vector, выход будет отрегулирован_weight_vector.

Feed-forward - алгоритм вычисления выходного вектора из входного вектора. Вход для подачи вперед - input_vector, выход - output_vector.

Когда вы обучаете нейронную сеть, вам нужно использовать оба алгоритма.

Когда вы используете нейронную сеть (которые прошли обучение), вы используете только пересылку вперед.

Нейронная сеть типа Bacis представляет собой многослойный персептрон, whitch является нейронной сетью обратной передачи обратной линии.

Существуют также более продвинутые типы нейронных сетей с использованием модифицированных алгоритмов.

Также хороший источник для изучения: ftp://ftp.sas.com/pub/neural/FAQ.html Лучше всего понять принцип - запрограммировать его (учебник в этом видео) https://www.youtube.com/watch?v=KkwX7FkLfug