সংক্ষেপে, আপনি ব্যাক-প্রোপাগেশন করতে পারবেন না যদি আপনার কোন উদ্দেশ্যমূলক ফাংশন না থাকে। আপনার কাছে একটি উদ্দেশ্যমূলক ফাংশন থাকতে পারে না যদি আপনি একটি পূর্বাভাসিত মান এবং একটি লেবেলযুক্ত (প্রকৃত বা প্রশিক্ষণ ডেটা) মানের মধ্যে একটি পরিমাপ না করেন। তাই "নিরীক্ষণহীন শিক্ষা" অর্জনের জন্য, আপনি গ্রেডিয়েন্ট গণনা করার ক্ষমতা হারিয়ে ফেলতে পারেন।
পিছন প্রচারের সীমাবদ্ধতা কি?
ব্যাক প্রোপাগেশন অ্যালগরিদমের অসুবিধা:
এটি একটি নির্দিষ্ট সমস্যা সমাধানের জন্য ইনপুটের উপর নির্ভর করে। জটিল/কোলাহলপূর্ণ ডেটার প্রতি সংবেদনশীল। নেটওয়ার্ক ডিজাইনের সময়ের জন্য এটির অ্যাক্টিভেশন ফাংশনগুলির ডেরিভেটিভের প্রয়োজন৷
আপনি কিভাবে প্রসারণ ঠিক করবেন?
ডিপ নিউরাল নেটওয়ার্কে ব্যাকপ্রোপগেশন প্রক্রিয়া
- ইনপুট মান। X1=0.05। …
- প্রাথমিক ওজন। W1=0.15 w5=0.40. …
- পক্ষপাতমূলক মান। b1=0.35 b2=0.60.
- লক্ষ্য মান। T1=0.01। …
- ফরোয়ার্ড পাস। H1 এর মান বের করতে আমরা প্রথমে ওজন থেকে ইনপুট মানকে গুণ করি। …
- আউটপুট স্তরে ব্যাকওয়ার্ড পাস। …
- লুকানো স্তরে পিছনের পাস।
ব্যাকপ্রোপাগেশন কি কার্যকর?
ব্যাকপ্রোপাগেশন দক্ষ, ক্ষতি কমাতে ওজন আপডেট করার সময় অনেক নিউরন ধারণকারী মাল্টিলেয়ার নেটওয়ার্ককে প্রশিক্ষণ দেওয়া সম্ভবপর করে তোলে।
নিউরাল নেটওয়ার্কের সাথে কাজ করার সময় ব্যাকপ্রোপগেশন কোন সমস্যা সমাধান করে?
একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক ফিট করার জন্য, ব্যাকপ্রোপগেশন গণনা করে এর গ্রেডিয়েন্টএকটি একক ইনপুট-আউটপুট উদাহরণ এর জন্য নেটওয়ার্কের ওজনের ক্ষেত্রে ক্ষতি ফাংশন, এবং প্রতিটি ওজনের ক্ষেত্রে পৃথকভাবে গ্রেডিয়েন্টের একটি সরল প্রত্যক্ষ গণনার বিপরীতে এত দক্ষতার সাথে করে।
