Preguntas etiquetadas con backpropagation

Solo por diversión, estoy tratando de desarrollar una red neuronal. Ahora, para la propagación hacia atrás, vi dos técnicas. El primero se usa aquí y en muchos otros lugares también. Lo que hace es: Calcula el error para cada neurona de salida. Lo propaga hacia atrás en la red (calculando …

17 neural-networks  machine-learning  backpropagation 

Supongamos que un NN contiene nnn capas ocultas, mmm ejemplos de entrenamiento, xxx características yn inin_i nodos en cada capa. ¿Cuál es la complejidad del tiempo para entrenar a este NN utilizando la propagación inversa? Tengo una idea básica sobre cómo encuentran la complejidad temporal de los algoritmos, pero aquí …

17 neural-networks  machine-learning  backpropagation  time-complexity 

Múltiples recursos a los que me referí mencionan que MSE es excelente porque es convexo. Pero no entiendo cómo, especialmente en el contexto de las redes neuronales. Digamos que tenemos lo siguiente: XXX : conjunto de datos de entrenamiento YYY : objetivos ΘΘ\Theta : el conjunto de parámetros del modelofΘfΘf_\Theta …

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¿De qué manera el empleo de algoritmos evolutivos para diseñar y entrenar redes neuronales artificiales tiene ventajas sobre el uso de los algoritmos convencionales de retropropagación?

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¿Qué significa "backprop"? ¿Es el término "backprop" básicamente el mismo que "backpropagation" o tiene un significado diferente?

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