Установите правильную последовательность алгоритма обучения - Ответ на вопрос №153439

Вопрос

1. Инициализация весов нейронной сети случайными значениями
2. Повторяем шаги 4-7 для всех элементов последовательности и для всех эпох обучения до достижения оптимальной точности
3. С использованием backpropagation through time рассчитываются градиенты для весов нейронной сети. Каждое скрытое состояние влияет на предыдущие состояния, поэтому градиенты рассчитываются в обратном порядке
4. Инициализация начальных значений скрытых состояний
5. Проход по всей последовательности с использованием forward pass. Для каждого элемента последовательности рассчитывается значение скрытых состояний и вероятности для всех возможных выходных классов. Значения скрытых состояний передаются от текущего элемента к следующему
6. Получение входных данных в виде последовательности
7. Расчет функции потерь, используя полученные вероятности и ожидаемые значения
8. Используя полученные градиенты, обновляем веса сети с помощью алгоритма оптимизации, такого как стохастический градиентный спуск

Ответ