
Rete Neurale Ricorrente (RNN)
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La retropropagazione è un algoritmo di apprendimento supervisionato utilizzato per addestrare le reti neurali minimizzando l’errore di previsione attraverso aggiornamenti iterativi dei pesi.
La retropropagazione è un algoritmo per l’addestramento delle reti neurali artificiali. Regolando i pesi per minimizzare l’errore nelle previsioni, la retropropagazione garantisce che le reti neurali apprendano in modo efficiente. In questa voce di glossario, spiegheremo cos’è la retropropagazione, come funziona e illustreremo i passaggi coinvolti nell’addestramento di una rete neurale.
La retropropagazione, abbreviazione di “propagazione all’indietro degli errori”, è un algoritmo di apprendimento supervisionato utilizzato per addestrare le reti neurali artificiali. È il metodo con cui la rete neurale aggiorna i suoi pesi sulla base del tasso di errore ottenuto nell’epoca (iterazione) precedente. L’obiettivo è minimizzare l’errore fino a quando le previsioni della rete non sono il più accurate possibile.
La retropropagazione funziona propagando l’errore all’indietro attraverso la rete. Ecco una suddivisione passo passo del processo:
L’addestramento di una rete neurale coinvolge diversi passaggi chiave:
Riferimenti:
La retropropagazione è un algoritmo di apprendimento supervisionato per l'addestramento delle reti neurali artificiali. Aggiorna i pesi propagando l'errore all'indietro e minimizzando la perdita di previsione.
La retropropagazione prevede un passaggio in avanti per calcolare le previsioni, il calcolo della perdita, un passaggio all'indietro per calcolare i gradienti e aggiornamenti iterativi dei pesi per minimizzare l'errore.
La retropropagazione permette alle reti neurali di apprendere in modo efficiente ottimizzando i pesi, producendo previsioni accurate nei compiti di apprendimento automatico.
I passaggi principali sono preparazione dei dati, inizializzazione del modello, passaggio in avanti, calcolo della perdita, passaggio all'indietro (calcolo dei gradienti), aggiornamento dei pesi e iterazione per più epoche.
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