Rozdíly

Zde můžete vidět rozdíly mezi vybranou verzí a aktuální verzí dané stránky.

--- deep_learning [2025/12/31 14:25] – created admin
+++ deep_learning [2026/01/06 18:55] (aktuální) – [4. Jak probíhá učení?] admin
@@ Řádek 35: / Řádek 35: @@
 Proces učení v hlubokých sítích stojí na dvou matematických pilířích:
-. **Forward Propagation:** Data projdou sítí a na konci vypadne odhad.
+. Forward Propagation: Data projdou sítí a na konci vypadne odhad.
-. **Loss Function (Chybová funkce):** Vypočítá se rozdíl mezi odhadem a skutečností (chyba).
+. Loss Function (Chybová funkce) Vypočítá se rozdíl mezi odhadem a skutečností (chyba).
-. **Backpropagation (Zpětné šíření chyby):** Chyba se šíří zpět sítí a pomocí algoritmu **Gradient Descent** se upravují váhy (propojení) mezi neurony tak, aby příště byla chyba menší.
+. Backpropagation (Zpětné šíření chyby): Chyba se šíří zpět sítí a pomocí algoritmu Gradient Descent se upravují váhy (propojení) mezi neurony tak, aby příště byla chyba menší.
 [Image showing forward and backward propagation cycles in a neural network]