ニューラルネットワークを部分入力で後方に移動して目的の値を見つける

Question

訓練されたシステムでは、出力値と部分入力でネットワークを後方に実行して、入力値の欠損値を見つけることができます。この操作の名前はありますか？

2入力ニューロン（値1およびX）および出力層ニューロン（値1）を備えた訓練されたXORネットワークを使用した例です。誰かが2番目の入力ニューロンの値が何であるかを知りたければ、情報を後方にフィー​​ドして0に近いと計算できます。この操作は正確に何と呼ばれますか？

Answer 1

あなたの問題はFeature Extractionに関連しており、Feature selectionはモデル構築に使用する関連機能（変数、予測変数）のサブセットを選択するプロセスだと思います。また、This articleはあなたの問題に関連しています。

Answer 2

ザ下位パス：

バックプロパゲーションとの目標は、それによって、各出力のエラーを最小化する、彼らは実際の出力が近い目標出力させるように、ネットワーク内の重みのそれぞれを更新することですニューロンおよびネットワーク全体としての役割を果たす。これは私が推測していることを知りたがっているステップです。