Forward Propagation এবং Backpropagation হল নিউরাল নেটওয়ার্ক ট্রেনিং প্রক্রিয়ার দুটি অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ অংশ। এই দুটি পদ্ধতি নিউরাল নেটওয়ার্কের মডেলকে শেখাতে সাহায্য করে, অর্থাৎ মডেলটি কীভাবে ইনপুট ডেটা থেকে আউটপুট তৈরি করবে এবং কীভাবে তার ত্রুটি নির্ণয় করবে।
১. Forward Propagation
Forward Propagation হল নিউরাল নেটওয়ার্কে ইনপুট ডেটা প্রদানের প্রক্রিয়া, যাতে নেটওয়ার্কটি বিভিন্ন স্তরের মধ্য দিয়ে তথ্য প্রক্রিয়া করে আউটপুট তৈরি করে।
Forward Propagation এর ধাপ:
- ইনপুট গ্রহণ: প্রথমে, নিউরাল নেটওয়ার্কের ইনপুট লেয়ার ডেটা গ্রহণ করে। এই ইনপুট ডেটা হচ্ছে যে তথ্য আপনি মডেলে প্রদান করতে চান (যেমন চিত্র, সংখ্যা ইত্যাদি)।
- ওজন (Weights) এবং বায়াস (Bias) প্রক্রিয়া: ইনপুট ডেটা এবং নেটওয়ার্কের ওজনের (weights) মধ্যে গুনফল এবং বায়াসের যোগফল করা হয়।
- অ্যাকটিভেশন ফাংশন: এরপর, অ্যাকটিভেশন ফাংশন প্রয়োগ করা হয় যাতে নেটওয়ার্কটি আউটপুট উৎপন্ন করে। সাধারণ অ্যাকটিভেশন ফাংশনগুলির মধ্যে sigmoid, ReLU (Rectified Linear Unit), tanh ইত্যাদি রয়েছে।
- আউটপুট: এই প্রক্রিয়ার শেষে, আপনার নির্ধারিত আউটপুট লেয়ারে সেই আউটপুট পৌঁছায়। এটি হবে মডেলের ভবিষ্যদ্বাণী।
Forward Propagation এর ভূমিকা:
- ফরওয়ার্ড প্রপাগেশন নেটওয়ার্কে ইনপুট ডেটা থেকে আউটপুট তৈরি করার মূল প্রক্রিয়া। এটি নেটওয়ার্কের ডেটা ফ্লো নির্ধারণ করে এবং প্রাথমিক আউটপুট তৈরি করে যা পরবর্তীতে ট্রেনিংয়ের জন্য ব্যবহৃত হয়।
২. Backpropagation
Backpropagation হল নিউরাল নেটওয়ার্কের ট্রেনিং প্রক্রিয়ায় ব্যবহৃত একটি পদ্ধতি যার মাধ্যমে নেটওয়ার্কে ত্রুটি (error) শিখে ওজন (weights) আপডেট করা হয়। এটি Supervised Learning এর একটি গুরুত্বপূর্ণ অংশ।
Backpropagation এর ধাপ:
- ত্রুটি হিসাব করা: প্রথমে, loss function ব্যবহার করে প্রকৃত আউটপুট এবং নিউরাল নেটওয়ার্কের পূর্বাভাসিত আউটপুটের মধ্যে ত্রুটি (error) হিসাব করা হয়।
- উদাহরণস্বরূপ, একটি সাধারণ loss function হতে পারে Mean Squared Error (MSE) যা প্রকৃত এবং পূর্বাভাসিত আউটপুটের মধ্যে পার্থক্য পরিমাপ করে।
- ত্রুটি প্রতিটি লেয়ারে প্রেরণ: এরপর, এই ত্রুটিকে নেটওয়ার্কের সমস্ত লেয়ার বরাবর প্রেরণ (propagate) করা হয় (এই প্রক্রিয়াটি backpropagation)। এটি নিশ্চিত করে যে প্রতিটি লেয়ার তার ত্রুটির জন্য দায়ী হতে পারে।
- ওজনের আপডেট: তারপর, Gradient Descent অ্যালগরিদমের মাধ্যমে নেটওয়ার্কের সমস্ত স্তরের ওজন আপডেট করা হয়। এখানে, ত্রুটির পরিমাণের ওপর ভিত্তি করে ওজন কমানো বা বাড়ানো হয়, যাতে মডেলের ভবিষ্যদ্বাণী আরও সঠিক হয়।
- অ্যাকটিভেশন ফাংশন এবং ডেরিভেটিভস: প্রতিটি লেয়ারে অ্যাকটিভেশন ফাংশনের ডেরিভেটিভ (derivative) ব্যবহার করা হয় যাতে ওজনের পরিবর্তনের জন্য সঠিক হার নির্ধারণ করা যায়। এর মাধ্যমে মডেলকে সঠিকভাবে ট্রেনিং করা যায়।
Backpropagation এর ভূমিকা:
- Backpropagation হল মডেলের শেখার প্রক্রিয়া, যেখানে এটি ভুল শিখে এবং সেগুলি সংশোধন করে। এটি নিউরাল নেটওয়ার্কের ত্রুটি আপডেট এবং ওজন সংশোধন করতে সহায়ক।
৩. Forward এবং Backpropagation এর সম্পর্ক
- Forward Propagation প্রক্রিয়া প্রথমে আউটপুট তৈরি করে এবং পরবর্তীতে সেই আউটপুটের ত্রুটি হিসাব করা হয়।
- Backpropagation প্রক্রিয়াটি সেই ত্রুটির ভিত্তিতে ওজন আপডেট করে যাতে পরবর্তী সময়ে সঠিক আউটপুট পাওয়া যায়।
এই দুইটি প্রক্রিয়া একসাথে কাজ করে:
- Forward Propagation ইনপুট থেকে আউটপুট তৈরি করে।
- Backpropagation ত্রুটি বিশ্লেষণ করে এবং সেই অনুযায়ী মডেলের ওজন সংশোধন করে।
সারাংশ
- Forward Propagation হল নিউরাল নেটওয়ার্কে ইনপুট থেকে আউটপুট তৈরি করার প্রক্রিয়া, যেখানে প্রতিটি লেয়ারে ইনপুটের গুণফল এবং অ্যাকটিভেশন ফাংশন প্রয়োগ করা হয়।
- Backpropagation হল সেই ত্রুটির মাধ্যমে নেটওয়ার্কের ওজন আপডেট করার প্রক্রিয়া, যা নেটওয়ার্ককে শেখাতে সহায়তা করে।
- এই দুটি প্রক্রিয়া একসাথে কাজ করে যাতে নিউরাল নেটওয়ার্ক তার ত্রুটিগুলি শিখে এবং ভবিষ্যতে সঠিক আউটপুট প্রদান করতে সক্ষম হয়।
Content added By
