Apenas por diversão, estou tentando desenvolver uma rede neural. Agora, para retropropagação, vi duas técnicas. O primeiro é usado aqui e em muitos outros lugares também. O que ele faz é: Ele calcula o erro para cada neurônio de saída. Ele o retropropõe na rede (calculando um erro para cada...
Suponha que um NN contenha nnn camadas ocultas, mmm exemplos de treinamento, xxx recursos e ninin_i nós em cada camada. Qual é a complexidade de tempo para treinar esse NN usando a propagação traseira? Eu tenho uma idéia básica sobre como eles encontram a complexidade do tempo dos algoritmos, mas...
Como o emprego de algoritmos evolutivos para projetar e treinar redes neurais artificiais tem vantagens sobre o uso dos algoritmos de retropropagação
Vários recursos que mencionei mencionam que o MSE é ótimo porque é convexo. Mas não entendo como, especialmente no contexto de redes neurais. Digamos que temos o seguinte: XXX : conjunto de dados de treinamento YYY : metas ΘΘ\Theta : o conjunto de parâmetros do modelofΘfΘf_\Theta (um modelo de...
O que significa "backprop"? O termo "backprop" é basicamente o mesmo que "backpropagation" ou tem um significado