Il passaggio in avanti e la retropropagazione Reti neurali 101
Il passo avanti e la retropropagazione delle reti neurali una guida completa
Spiegazione di come le reti neurali “addestrano” e “apprendono” i pattern nei dati a mano e in codice utilizzando PyTorch
Background
Nel mio ultimo articolo, abbiamo esplorato le origini delle reti neurali, dal singolo perceptron a un grande motore di ottimizzazione non lineare interconnesso (multi-layer perceptron (MLP)). Ti consiglio vivamente di leggere i miei articoli precedenti se non sei familiare con il perceptron, MLP e le funzioni di attivazione, poiché ne discuteremo abbastanza in questo articolo:
Introduzione, Perceptron e Architettura: Reti Neurali 101
Un’introduzione alle Reti Neurali e ai suoi mattoni fondanti
levelup.gitconnected.com
- Archiviazione e parsing strutturati di output LLM in Python
- Incontra Davidsonian Scene Graph un rivoluzionario framework AI per valutare l’AI testo-immagine con precisione
- Ricercatori di Apple propongono Large Language Model Reinforcement Learning Policy (LLaRP) un approccio di intelligenza artificiale utilizzando il quale le LLM possono essere modificate per agire come politiche generalizzabili per compiti visivi incarnati
Funzioni di Attivazione e Non-Linearità: Reti Neurali 101
Spiegazione del motivo per cui le reti neurali possono apprendere (quasi) tutto e qualsiasi cosa
towardsdatascience.com
Ora è il momento di capire come queste reti neurali vengono “addestrate” e “apprendono” i pattern nei dati che vengono passati. Ci sono due componenti chiave: passaggio in avanti e retropropagazione. Approfondiamole!
Architettura
Riassumiamo brevemente la struttura generale di una rete neurale:
Dove ogni neurone nascosto sta eseguendo il seguente processo:
