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 Methode, die in neuronalen Netzwerken verwendet wird, um die Gradienten der Verlustfunktion in Bezug auf die Gewichte und Verzerrungen des Netzwerks zu berechnen. Sie ist ein entscheidender Schritt beim Training eines neuronalen Netzwerks durch Backpropagation. Während des Forward-Passes werden die Eingabedaten durch das Netzwerk geleitet, und die Funktion "forward()" berechnet die Ausgabe des Netzwerks. Im Rücklauf berechnet die Funktion "backward()" die Gradienten der Verlustfunktion in Bezug auf die Ausgabe jeder Schicht. Diese Gradienten werden dann verwendet, um die Gewichte und Verzerrungen des Netzwerks in der Richtung anzupassen, die die Verlustfunktion minimiert. Die Funktion "backward()" nimmt typischerweise die Ausgabe des Netzwerks und der Zielwerte ein und berechnet die Gradienten der Verlustfunktion mittels Techniken wie Backpropagation oder automatischer Differenzierung.
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