Co je to neuronová síť backpropagace?

Ve světě programování, počítačů a umělé inteligence je neuronová síť backpropagace jednoduše druhem umělé neuronové sítě (ANN), která využívá backpropagaci. BackPropagation je základní a je běžně používaným algoritmem, který pokyn Ann, jak provádět daný úkol. I když se tento koncept může zdát matoucí a po pohledu na rovnice, které jsou během procesu, se zdá být zcela cizí, je tento koncept spolu s úplnou neuronovou sítí poměrně snadno pochopitelný.

Pro ty, kteří nejsou obeznámeni s neuronovými sítěmi, ANN nebo jednoduše NN, který znamená „neuronovou síť“, je matematický model, který je vzorován po určitých vlastnostech neuronových sítí v reálném životě, jako jsou ty, které se nacházejí v živých věcech. Lidský mozek je konečná neuronová síť, jejíž fungování poskytuje určité stopy o tom, jak zlepšit strukturu a fungování umělých NN. Jako nejzákladnější mozek má Ann síť propojených umělýchneurony, které zpracovávají informace.

Co je na tom fascinující, je to, že Ann může v případě potřeby přizpůsobit a upravit svou strukturu, podle informací, které obdrží z prostředí a zevnitř sítě. Jedná se o sofistikovaný výpočetní model, který používá nelineární statistickou analýzu dat a je schopen interpretovat složité vztahy mezi daty, jako jsou vstupy a výstupy. Může vyřešit problémy, které nelze vyřešit pomocí tradičních výpočetních metod.

Myšlenka na neuronovou síť backpropagace se poprvé objevila v roce 1969 z práce Arthura E. Brysona a Yu-Chi Ho. V pozdějších letech tuto myšlenku vylepšili další programátoři a vědci. Od roku 1974 se stala neuronová síť backpropagace uznána jako inovativní průlom ve studii a vytváření umělých neuronových sítí.

Učení neuronové sítě je hlavní TASK v rámci ANN, která zajišťuje, že bude i nadále schopna správně zpracovávat data, a proto správně vykonává svou funkci. Neuronová síť backpropagace používá zobecněnou formu pravidla Delta, která umožňuje učení neuronové sítě. To znamená, že využívá učitele, který je schopen vypočítat požadované výstupy z určitých vstupů přiváděných do sítě.

Jinými slovy, neuronová síť zpětné zpracování se učí příkladem. Programátor poskytuje model učení, který ukazuje, jaký by byl správný výstup, vzhledem k konkrétní sadě vstupů. Tento příklad vstupu-výstupní výstup je učitel nebo model, že jiné části sítě dokážou potom vzorovat následné výpočty.

Celý proces probíhá metodicky v měřených intervalech. Vzhledem k určité sadě vstupů ANN použije výpočet získaný z modelu, aby přišel s počátečním výstupem. Poté porovná tento výstup s původně známým, očekávaným nebo dobrým výstupem a provádí úpravus podle potřeby. Při tomto procesu se vypočítá hodnota chyby. To se pak šíří tam a zpět přes neuronovou síť backpropagace, dokud nebude stanoveno nejlepší možný výstup.