Come funziona la Backpropagation?

Domanda di: Lisa Rizzi  |  Ultimo aggiornamento: 18 marzo 2023
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L'algoritmo confronta il valore in uscita del sistema con il valore desiderato ( obiettivo ). Sulla base della differenza così calcolata ( errore ), l'algoritmo modifica i pesi sinaptici della rete neurale

, facendo convergere progressivamente il set dei valori di uscita verso quelli desiderati.

Quali sono le 3 reti neurali?

In linea generale, le reti neurali si compongono di tre strati, capaci di coinvolgere migliaia di neuroni e decine di migliaia di connessioni: lo strato di ingresso (I – Input), lo strato “nascosto” e lo strato di uscita (O – Output).

Cosa significa addestrare una rete mediante back propagation?

La back Propagation dell'errore è una tecnica che consente la riduzione dell'errore che compie la rete neurale nel processo di apprendimento.

Come funzionano le reti neurali?

Una rete neurale artificiale riceve segnali esterni su uno strato di nodi (unità di elaborazione) di ingresso, ciascuno dei quali è collegato con numerosi nodi interni, organizzati in più livelli. Ogni nodo elabora i segnali ricevuti e trasmette il risultato a nodi successivi.

Quali tipologie di reti ci sono?