Como uma rede neural aprende: somas ponderadas, erros e pequenos ajustes

Uma rede neural é uma pilha de somas ponderadas com uma compressão depois de cada uma. Ela aprende comparando sua saída com a resposta certa e ajustando cada peso um pouquinho na direção que reduz o erro. Este vídeo mostra uma rede real e pequena aprendendo na sua frente.

Você vai ver a passagem direta, o erro, a onda de correções voltando e os pesos se acomodando num padrão.

Neste vídeo

• Neurônios como somas ponderadas com uma ativação
• Passagem direta e o erro
• Retropropagação como uma onda de pequenos ajustes
• Por que ela precisa de muitos exemplos e muitas passagens