Intelligenza artificiale backpropagation

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Differenze tra le tecniche di backpropagation

Solo per divertimento, sto cercando di sviluppare una rete neurale. Ora, per backpropagation, ho visto due tecniche. Il primo viene utilizzato qui e anche in molti altri luoghi. Quello che fa è: Calcola l'errore per ciascun neurone di output. Lo ripropaga nella rete (calcolando un errore per ciascun neurone interno). …

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Qual è la complessità temporale per l'addestramento di una rete neurale usando la propagazione posteriore?

Supponiamo che un NN contenga nnn livelli nascosti, mmm esempi di allenamento, xxx funzioni e ninin_i nodi in ogni strato. Qual è la complessità temporale per addestrare questo NN usando la propagazione di ritorno? Ho un'idea di base su come trovano la complessità temporale degli algoritmi, ma qui ci sono …

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L'errore quadratico medio è sempre convesso nel contesto delle reti neurali?

Risorse multiple che ho citato per menzionare che MSE è eccezionale perché è convesso. Ma non capisco come, specialmente nel contesto delle reti neurali. Diciamo che abbiamo il seguente: XXX : set di dati di allenamento YYY : obiettivi ΘΘ\Theta : l'insieme dei parametri del modellofΘfΘf_\Theta (un modello di rete …

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In che modo gli algoritmi evolutivi presentano vantaggi rispetto ai metodi convenzionali di backpropagation?

In che modo l'impiego di algoritmi evolutivi per progettare e formare reti neurali artificiali presenta vantaggi rispetto all'uso degli algoritmi di backpropagation convenzionali?

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Che cos'è il "backprop"?

Cosa significa "backprop"? Il termine "backprop" è sostanzialmente lo stesso di "backpropagation" o ha un significato diverso?

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