Sự khác nhau giữa mạng truyền ngược và mạng thần kinh chuyển tiếp là gì?

Question

Sự khác nhau giữa mạng lưới truyền ngược và mạng nơ-ron chuyển tiếp là gì?

Bằng cách googling và đọc, tôi thấy rằng trong feed-forward chỉ có hướng về phía trước, nhưng trong truyền lại sau khi chúng ta cần phải thực hiện chuyển tiếp và sau đó truyền lại. Tôi đã gọi this link

1. Bất kỳ sự khác biệt nào khác ngoài hướng của luồng? Điều gì về tính toán trọng lượng? Kết quả?
2. Giả sử tôi đang triển khai tuyên truyền ngược, tức là nó có luồng chuyển tiếp và lùi. Vì vậy, là back-propagation đủ để hiển thị feed-forward?

Answer 1

• Một Feed-Forward Neural Network là một loại Neural Network kiến ​​trúc nơi kết nối được " cho ăn về phía trước ", tức là không tạo chu kỳ (như trong lưới tái phát).

• Cụm từ "Feed forward" cũng được sử dụng khi bạn nhập nội dung nào đó ở lớp đầu vào và di chuyển từ đầu vào sang ẩn và từ ẩn sang lớp đầu ra.
  Các giá trị được "cho tiếp".

Cả hai cách sử dụng cụm từ "feed forward" đều trong ngữ cảnh không liên quan gì đến đào tạo.

• lan truyền ngược là một thuật toán đào tạo gồm 2 bước sau: 1) thức ăn về phía trước các giá trị 2) tính toán lỗi và tuyên truyền nó trở lại đến lớp sớm hơn.Vì vậy, để được chính xác, chuyển tiếp tiến là một phần của backpropagation thuật toán nhưng đến trước khi truyền lại.

Answer 2

Không có mạng ngược thuần túy hoặc mạng neuralt chuyển tiếp thuần túy.

Backpropagation là thuật toán để huấn luyện (điều chỉnh cân nặng) của mạng thần kinh. Đầu vào cho backpropagation là output_vector, target_output_vector, đầu ra được điều chỉnh_weight_vector.

Feed-forward là thuật toán để tính toán vector đầu ra từ vectơ đầu vào. Đầu vào cho nguồn cấp dữ liệu chuyển tiếp là input_vector, đầu ra là output_vector.

Khi bạn đang đào tạo mạng thần kinh, bạn cần phải sử dụng cả hai thuật toán.

Khi bạn đang sử dụng mạng thần kinh (đã được đào tạo), bạn chỉ đang sử dụng chuyển tiếp.

Loại mạng thần kinh Bacis là perceptron nhiều lớp, whitch là mạng nơ-ron ngược phía sau chuyển tiếp.

Ngoài ra còn có nhiều loại mạng thần kinh nâng cao hơn, sử dụng các thuật toán đã sửa đổi.

Cũng nguồn tốt để nghiên cứu: ftp://ftp.sas.com/pub/neural/FAQ.html tốt nhất để hiểu nguyên tắc là để Programe nó (hướng dẫn trong video này) https://www.youtube.com/watch?v=KkwX7FkLfug