понимаю что:
- дано значение Y как эталон, правильный ответ
- входное значение N
- на выходе есть значение скажем X
- теперь (X-Y)**2: это чистая ошибка квадратичная
И собственно само распостранние:
- старый вес - (N * (X-Y))*alpha и это и будет новым весом для нейрона, типа как бы обратное распространение?
я просто путаюсь в разных источника по разному называют, где то корректировка веса, где backpropagate, где то обратной функцией обучения … в общем это все оно?
Ну как бы не совсем)).
а можно уточнить, почему или хз как правильно спросить, где ошибка …
https://www.youtube.com/watch?v=bZihskzsSjM
вы имеете ввиду, что данную меру ошибки нужно распределить ка кто на весь граф?
Обсуждают сегодня