Backpropagation
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Back Propagation algoritmu

Backpropagation mak algoritmu krusial iha neural network ne’ebé atualiza peso sira husi error ne’ebé fila fali ba kotuk (propagate backward) uza metoda gradient descent hodi halo aprendizado sai diak liu.

Espereinsia kona ba Back Propagation

Back Propagation mak algoritmu báziku iha rede seraf ne'ebé uza atu treinu modelu aprendizajen mákina liu husi redusaun erru prediksaun liu husi redusaun gradiente.

About Back Propagation

Prepara ita nia an hodi aprende algortimu ho kualidade estudu ne'ebé aas liu

Back Propagation mak algoritmu báziku ne'ebé uza hodi treinu rede dezempeñu neural/Saraf. Algoritu ida-ne'e funsiona hodi sura grau funsaun fo seguransa ba regra liña nian, ho efetivu hodi transforma parámetru sira hodi korrije erru sira

Uza atu treinu rede neura/saraf multilayer.

Evita erru sira liu husi redusaun gradiente.

Komputasaun efisiente uza regra chain.

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Backpropagation Ba Ita Atu Aprende

Backpropagation mak algoritmu importante liu iha Machine Learning no Neural Network hodi treina model sira atu aprende husi erro.

Neural Network Layers

Iha backpropagation, data halo pasu husi input layer, hidden layer to’o output layer atu calcula saida final.

Error & Loss Function

Error & Loss Function (Baibain bolu nu'udar Loss Function, Function Fallansu / Function kerugian, Function, funsaun kustu, ka funsaun erru) iha machine learnig ne Mak métodu matemátiku ida atu avalia distánsia entre rezultadu husi previzaun modelu AI ho valór alvu (Data atuál)

Gradient Descent

Gradient descent uza derivada atu hatene direksaun ne’ebé diak liu hodi diminui erro iha model.

Input Layer

Input layer funsiona hanesan porta entrada hodi fo dadus ba lapisan seluk (hidden layer) hodi model bele analiza pattern no aprende relasaun iha data. Tanba ne’e, input layer mak komponente krusial iha neural network tanba nia determina dadus ne’ebé model aprende hodi halo predisaun ka klasifikasaun.

Weight (peso)

Weight ka bobot mak variavel krusial ne’ebé ligasaun ida neuron ba neuron seluk iha neural network. Se ita hakarak compara neural network ho kakutak digital, entaun weight hanesan força sinapsis ne’ebé determina se informasaun ne’ebé simu importante ka la importante.

Bias

Bias mak parametru tambahan ne’ebé uza hamutuk ho weight (bobot) hodi ajusta output husi neuron hotu-hotu.

Weighted sum (z)

Weighted Sum (z) mak (freqüentemente simbulizadu ho letra ) mak valor intermediar ne’ebé neuron halo antes hodi tau activation function.

Absolute Error

Absolute Error (Erru Absolutu) mak metrika ka loss function ida ne’ebé uza atu sukat boot sa’e diferensa entre rezultadu predisaun model ho valor targetu ne’ebé loos. Erru ne’e la haree direksaun (pozitiv ka negativ), maibé haree de’it boot diferensa ne’ebé iha.

Relative Error

Relative Error (Erru Relativu) mak medida ida ne’ebé hatudu erru hanesan rasio ka persentajen ba valor loos (valor aktual). Ne’e signifika katak erru la haree de’it boot diferensa, maibé haree erru ne’e boot liu ka ki’ik liu kompara ho valor loos.

Percent Error

Percent Error (Erru Persentajen) mak forma ida husi Relative Error ne’ebé hatudu erru iha forma persentajen (%). Metrik ida ne’e fó imajen kona-ba boot sai desviansa husi predisaun model kompara ho valor loos iha eskala 100

Sientista ne'ebe mak hetan

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Backpropagation mak metodu importante ida iha Machine Learning no Neural Network ne’ebé ajuda sistema aprende husi erru. Metodu ida ne’e halo treinu modelu sai loos liu, hodi hadi’a rezultadu predisaun no klasifikasaun dadus. View All Reviews

Paul Werbos

Professiaun : Sientista no Pesquizador Artificial Intelligence

Paul Werbos mak sientista primeiru ne’ebé introdús ideia Backpropagation iha tinan 1974. Nia kontribuisaun boot loos iha dezenvolvimentu neural network, ne’ebé agora uza barak iha AI no Machine Learning.

Geoffrey Hinton

Professiaun : Sientista Komputasaun & AI Researcher

Geoffrey Hinton mak ema importante ida ne’ebé dezenvolve no populariza algoritmu Backpropagation iha neural network modernu. Nia servisu halo revolusaun boot iha Deep Learning.

David E. Rumelhart

Professiaun : Psikólogu Kognitivu & Sientista Komputasaun

David E. Rumelhart mak sientista ida ne’ebé sertefika no dezenvolve teoria Backpropagation hamutuk ho kolega sira. Nia peskiza ajuda halo neural network aprende ho di’ak liu liu iha rekognisaun padrãu no aprendizagem automatika.

Our Team

Backpropagation

Team Backpropagation mak ekipa sientista no dezenvolvedór ne’ebé servisu hamutuk atu dezenvolve no melhora algoritmu Backpropagation iha area Machine Learning no Artificial Intelligence. Ami nia objetivu mak kria sistema ne’ebé bele aprende husi dadus ho presizaun aas no efisiénsia boot.

Arcanjo Ficran Freitas

Estudante

Josue Dos Reis Martins

Estudante

Rivaldo da Silva Amaral

Estudante

Angelia

Estudante

Goldelifanio De Jesus

Estudante

Backpropagation

Backpropagation mak ida husi algoritmu importante liu iha Machine Learning no Artificial Intelligence.

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