Co je to neuronová síť Backpropagation?

Ve světě programování, počítačů a umělé inteligence je neuronová síť backpropagation jednoduše druh umělé neuronové sítě (ANN), která využívá backpropagation. Backpropagation je základní a běžně používaný algoritmus, který instruuje ANN, jak provést daný úkol. I když se tento koncept může zdát matoucí a po prohlédnutí rovnic, které jsou během procesu vyžadovány, se zdá zcela cizí, je tento koncept spolu s kompletní neuronovou sítí docela snadno pochopitelný.

Pro ty, kteří nejsou obeznámeni s neuronovými sítěmi, je ANN, nebo prostě NN, která znamená „neuronová síť“, matematický model, který je vytvořen podle určitých rysů neuronových sítí v reálném životě, jako jsou ty, které se vyskytují v živých věcech. Lidský mozek je konečná neuronová síť, jejíž fungování poskytuje určitá vodítka, jak zlepšit strukturu a provoz umělých NN. Jako nejzákladnější mozek má ANN síť propojených umělých neuronů, které zpracovávají informace.

Fascinuje to, že ANN může v případě potřeby přizpůsobit a upravit svou strukturu podle informací, které dostává od prostředí a zv rámci sítě. Je to sofistikovaný výpočetní model, který využívá nelineární statistickou analýzu dat a je schopen interpretovat složité vztahy mezi daty, jako jsou vstupy a výstupy. Umí vyřešit problémy, které nelze vyřešit pomocí tradičních výpočetních metod.

Myšlenka backpropagation neuronové sítě se poprvé objevila v roce 1969 z práce Arthura E. Brysona a Yu-Chi Ho. V pozdějších letech tento program vylepšili i další programátoři a vědci. Od roku 1974 byla neuronová síť backpropagation uznána jako inovativní průlom ve studiu a tvorbě umělých neuronových sítí.

Učení neuronové sítě je v rámci ANN hlavním úkolem, který zajišťuje, že bude i nadále schopna správně zpracovávat data, a proto řádně plní svou funkci. Backpropagation neuronová síť používá zobecněnou formu pravidla delta, aby umožnila učení neuronové sítě. To znamená, že využívá učitele, který je schopen vypočítat požadované výstupy z určitých vstupů přiváděných do sítě.

Jinými slovy, neuronová síť backpropagation se učí příkladem. Programátor poskytuje model učení, který demonstruje, jaký by správný výstup byl, vzhledem ke konkrétní sadě vstupů. Tento příklad vstupu a výstupu je učitel nebo model, podle kterého mohou další části sítě vzorovat následné výpočty.

Celý proces probíhá metodicky v měřených intervalech. Vzhledem k určité sadě vstupů použije ANN výpočet vypočítaný z modelu, aby přišel s počátečním výstupem. Poté porovná tento výstup s původně známým, očekávaným nebo dobrým výstupem a podle potřeby provede úpravy. V tomto procesu se vypočítá hodnota chyby. Toto je pak šířeno tam a zpět skrze neuronovou síť backpropagation, dokud není stanoven nejlepší možný výstup.