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backpropagation
backpropagation

backpropagation network
backpropagation-netz

learning process with data (backpropagation)
lernverfahren durch training mit daten (backpropagation)

process for the backpropagation of errors and neuronal network structure.
verfahren zur rückführung von fehlern und neuronale netzstruktur.

this function has a continuous derivative, which allows it to be used in backpropagation.
deshalb wird zumeist mit einem iterativen algorithmus eine maximum-likelihood-lösung geschätzt.

though often reasonably effective, there are fundamental problems with using backpropagation to train networks with many hidden layers.
obwohl diese methode oft sehr effektiv ist, gibt es fundamentale probleme damit, neuronale netzwerke mit verborgenen schichten zu trainieren.

he was awarded the ieee neural network pioneer award for the discovery of backpropagation and other basic neural network learning frameworks such as adaptive dynamic programming.
er erhielt den ieee neural network pioneer award und war präsident der international neural network society (inns), deren hebb award er 2011 gewann.

though more advanced backpropagation methods (such as the conjugate gradient method) help with this to some degree, it still results in very slow learning and poor solutions.
obwohl es fortgeschrittene backpropagation-methoden (wie die conjugate gradient method) gibt, die diesem problem zum teil abhelfen, läuft dieses verfahren auf langsames lernen und schlechte ergebnisse hinaus.

this code snippet provides an introduction to the four most commonly used classes in snipe: neuralnetworkdescriptor, neuralnetwork, trainingsamplelesson and errormeasurement. it shows how to create a neuralnetwork instance of a given size using a neuralnetworkdescriptor instance, and how to create a small instance of trainingsamplelesson using its predefined static method getencodersamplelesson. further, it shows how to train the neuralnetwork instance with backpropagation, how data is propagated through the network and how you can measure the network's error values.
dieses snippet bietet eine einführung in die vier am häufigsten benutzten klassen in snipe: neuralnetworkdescriptor, neuralnetwork, trainingsamplelesson und errormeasurement. es zeigt, wie man neuralnetwork-instanzen mittels neuralnetworkdescriptor-instanzen erzeugt, wie man eine vorgefertigte trainingsamplelesson erzeugt und verwendet, und wie man backpropagation mit verschiedenen lernraten benutzt. weiterhin wird gezeigt, wie man werte durch ein neuronales netz propagiert und fehler misst.