Atgalinis platinimas yra algoritmas, naudojamas dirbtiniuose neuroniniuose tinkluose, siekiant apskaičiuoti kiekvieno neurono įnašą į klaidą po duomenų paketo apdorojimo. Jis dažniausiai naudojamas gilaus mokymosi modeliams mokyti, koreguojant tinklo svorį, kad būtų sumažinta klaida.
Atgalinis propagavimas yra prižiūrimo mokymosi algoritmo tipas, naudojamas dirbtiniuose neuroniniuose tinkluose. Tai neuroninio tinklo lavinimo metodas, koreguojant tinklo neuronų jungčių svorį. Atgalinės sklaidos tikslas – sumažinti klaidą tarp numatomos neuroninio tinklo išvesties ir norimos išvesties.
Atgalinis sklaidos procesas veikia sklaidant klaidą iš neuroninio tinklo išvesties sluoksnio į įvesties sluoksnį. Tai atliekama apskaičiuojant paklaidos gradientą, atsižvelgiant į jungčių tarp neuronų svorį. Tada svoriai koreguojami priešinga nuolydžio kryptimi, kuri vadinama gradiento nusileidimu. Šis procesas kartojamas tol, kol klaida bus sumažinta iki minimumo.
Atgalinis platinimas yra svarbi neuroninio tinklo mokymo dalis, nes tai leidžia tinklui mokytis iš savo klaidų. Reguliuodamas jungčių tarp neuronų svorį, tinklas gali išmokti atpažinti šablonus ir daryti geresnes prognozes.
Atgalinis sklidimas naudojamas daugelyje skirtingų neuronų tinklų tipų, įskaitant konvoliucinius neuroninius tinklus, pasikartojančius neuroninius tinklus ir gilieji neuroniniai tinklai. Jis taip pat naudojamas atliekant prižiūrimo mokymosi užduotis, pvz., vaizdo atpažinimo, natūralios kalbos apdorojimo ir pastiprinimo mokymosi užduotis.
Atgalinis propagavimas yra efektyvus ir efektyvus būdas lavinti neuroninį tinklą. Tai galingas mašininio mokymosi įrankis ir buvo naudojamas siekiant įspūdingų rezultatų įvairiose srityse.