Метод обратного распространения ошибки: правило цепочки и градиентный спуск

Попробуйте бесплатно: https://metricgate.com/calculator/bac... Обратное распространение ошибки использует правило цепочки для определения наклона ошибки для каждого веса в одном обратном проходе, а затем градиентный спуск следует по этим наклонам. Мы обучаем сеть с 13 параметрами на 20 иллюстративных строках: функция потерь падает с 0,334 до примерно 0,113, а проверка методом конечных разностей подтверждает градиенты. Мы также рассматриваем, что на самом деле означает почти нулевой градиент и почему это не то же самое, что исчезающие градиенты. Документация: https://metricgate.com/docs/backpropa... Калькулятор: https://metricgate.com/calculator/bac... #обратноераспространение #нейронныесети #градиентныйспуск #машинноеобучение #статистика Не для детей.