Können Sie die Funktion "vorwärts(...)" in einem neuronalen Netzwerk beschreiben?
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Die Funktion „forward()" ist eine Methode, die in neuronalen Netzwerken zur Verbreitung von Eingabedaten über das Netzwerk und zur Erzeugung einer Ausgabe verwendet wird. Sie ist eine wesentliche Komponente des Feedforward-Prozesses, bei dem das neuronale Netzwerk Eingabedaten durch aufeinander folgende Schichten miteinander verbundener Knoten verarbeitet, um eine Vorhersage oder Klassifizierung zu erzeugen. Während des Forward-Passes werden die Eingabedaten in die erste Schicht des Netzwerks eingespeist und dann durch jede nachfolgende Schicht geleitet, bis es die Ausgangsschicht erreicht. In jeder Schicht wird die Eingabe durch eine Reihe von mathematischen Operationen und Aktivierungsfunktionen transformiert, die die Stärken der Verbindungen zwischen Neuronen auf Basis der Eingabedaten anpassen. Die Funktion „forward()" nimmt typischerweise einen Input-Tensor ein und passiert sie durch jede Schicht des neuronalen Netzwerks. Da die Eingabe über das Netzwerk propagiert wird, werden Zwischenaktivierungen berechnet und gespeichert, die dann in den nachfolgenden Schichten bis zur endgültigen Ausgabe verwendet werden. Insgesamt ist die Funktion „forward()" eine Schlüsselkomponente des neuronalen Netzwerks, da sie es dem Netzwerk ermöglicht, Eingabedaten zu verarbeiten und Vorhersagen oder Klassifizierungen basierend auf dieser Eingaben zu generieren.
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Was ist die Funktion `backward()`?
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Die Funktion "backward()" ist eine weitere Schlüsselmethode, die in neuronalen Netzwerken eingesetzt wird, insbesondere beim Training des Netzwerks. Sie ist im Wesentlichen die Umkehrung der Funktion "forward()" und dient der Berechnung von Gradienten der Verlustfunktion in Bezug auf die Gewichte und Verzerrungen des Netzwerks. Während des Trainings wird die Funktion "backward()" verwendet, um das Fehlersignal von der Ausgangsschicht zurück über das Netzwerk zu propagieren, um die Gewichte und Verzerrungen in jeder Schicht anzupassen. Dies geschieht durch einen Prozess namens Backpropagation, der die partielle Ableitung der Verlustfunktion in Bezug auf jedes Gewicht und Verzerrungen im Netzwerk berechnet. Die Funktion "backward()" wird typischerweise in Kombination mit einem Optimierer verwendet, der die Gradienten, die vom Rückwärtspass berechnet werden, verwendet, um die Gewichte und Verzerrungen im Netzwerk in der Richtung anzupassen, die die Verlustfunktion minimiert. Insgesamt ist die Funktion "backward()" ein entscheidender Bestandteil des neuronalen Netzwerktrainings, da sie es dem Netzwerk ermöglicht, aus den Eingabedaten zu lernen und seine Gewichte und Verzerrungen anzupassen, um seine Vorhersagen oder Klassifizierungen zu verbessern.
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