معاينة عامة للدرس
افهم كيف تتعلم الشبكات العصبية عن طريق نشر الأخطاء بشكل عكسي عبر الطبقات، باستخدام قاعدة السلسلة لتحديث كل وزن.
بنهاية هذا الدرس ستفهم:
في الدروس السابقة رأيت أن الشبكات العصبية لها أوزان، والتدريب يضبط تلك الأوزان. ولكن كيف تعرف الشبكة الأوزان التي يجب تغييرها وبأي مقدار؟ الجواب هو الانتشار العكسي - الخوارزمية الأكثر أهمية في التعلم العميق الحديث. يسميها أندريه كارباثي "أهم شيء يجب فهمه حول الشبكات العصبية". دعونا نرى لماذا.
الانتشار العكسي – حساب التفاضل والتكامل وراء التعلم جزء من AI Sprouts
الانتشار العكسي – حساب التفاضل والتكامل وراء التعلم جزء من AI Sprouts. قم بالترقية لفتح الدرس الكامل والاختبارات وتتبع التقدم وكل الأكاديميات.
مجانًا لمدة 7 أيام. ألغِ في أي وقت دون أي أسئلة.