Was ist die `backward()`-Funktion?
Kannst du die Funktion "forward(...)" in einem neuronalen Netzwerk beschreiben? Die Funktion "forward()" ist eine Methode, die in neuronalen Netzwerken verwendet wird, um Eingabedaten durch das Netzwerk zu propagieren und eine Ausgabe zu erzeugen. Sie ist eine wesentliche Komponente des Feedforward-Prozesses, bei dem das neuronale Netzwerk Eingabedaten durch aufeinanderfolgende Schichten von verbundenen Knoten verarbeitet, um eine Vorhersage oder Klassifizierung zu generieren.

Während des Vorwärtsdurchlaufs werden die Eingabedaten in die erste Schicht des Netzwerks eingespeist und dann durch jede nachfolgende Schicht weitergeleitet, bis sie die Ausgabeschicht erreichen. In jeder Schicht wird die Eingabe durch eine Reihe mathematischer Operationen und Aktivierungsfunktionen transformiert, die die Stärken der Verbindungen zwischen Neuronen basierend auf den Eingabedaten anpassen.

Die Funktion "forward()" nimmt in der Regel einen Eingabe-Tensor entgegen und leitet ihn durch jede Schicht des neuronalen Netzwerks weiter. Während die Eingabe durch das Netzwerk propagiert wird, werden Zwischenaktivierungen berechnet und gespeichert, die dann in nachfolgenden Schichten verwendet werden, bis die endgültige Ausgabe erzeugt wird.

Insgesamt ist die Funktion "forward()" eine Schlüsselkomponente des neuronalen Netzwerks, da sie dem Netzwerk ermöglicht, Eingabedaten zu verarbeiten und Vorhersagen oder Klassifizierungen basierend auf diesen Eingaben zu generieren.
Die Funktion "backward()" ist eine weitere wichtige Methode, die in neuronalen Netzwerken verwendet wird, insbesondere im Prozess des Trainierens des Netzwerks. Sie ist im Wesentlichen das Gegenteil der Funktion "forward()" und wird verwendet, um Gradienten der Verlustfunktion bezüglich der Gewichte und Biases des Netzwerks zu berechnen.

Während des Trainingsprozesses wird die Funktion "backward()" verwendet, um das Fehlersignal vom Ausgabelayer durch das Netzwerk zurückzuleiten und die Gewichte und Biases in jeder Schicht anzupassen. Dies geschieht durch einen Prozess namens Backpropagation, der die partielle Ableitung der Verlustfunktion bezüglich jedes Gewichts und Biases im Netzwerk berechnet.

Die Funktion "backward()" wird in der Regel in Kombination mit einem Optimierer verwendet, der die durch den Rückwärtsdurchlauf berechneten Gradienten verwendet, um die Gewichte und Biases im Netzwerk in Richtung der Minimierung der Verlustfunktion anzupassen.

Insgesamt ist die Funktion "backward()" eine entscheidende Komponente des neuronalen Netzwerk-Trainingsprozesses, da sie dem Netzwerk ermöglicht, aus den Eingabedaten zu lernen und seine Gewichte und Biases anzupassen, um seine Vorhersagen oder Klassifizierungen zu verbessern.