Was ist ein neuronales Backpropagation-Netzwerk?

In der Welt der Programmierung, Computer und künstlichen Intelligenz ist ein neuronales Backpropagation-Netzwerk einfach eine Art künstliches neuronales Netzwerk (ANN), das Backpropagation verwendet. Backpropagation ist ein grundlegender und häufig verwendeter Algorithmus, der eine ANN anweist, wie eine bestimmte Aufgabe auszuführen ist. Auch wenn dieses Konzept verwirrend erscheinen mag und nach Betrachtung der während des Prozesses erforderlichen Gleichungen völlig fremd erscheint, ist dieses Konzept zusammen mit dem gesamten neuronalen Netzwerk ziemlich einfach zu verstehen.

Für diejenigen, die mit neuronalen Netzen nicht vertraut sind, ist ein ANN oder einfach ein NN, das für „neuronales Netz“ steht, ein mathematisches Modell, das bestimmten Merkmalen realer neuronaler Netze nachempfunden ist, wie sie in Lebewesen zu finden sind. Das menschliche Gehirn ist das ultimative neuronale Netzwerk, dessen Funktion einige Hinweise zur Verbesserung der Struktur und Funktionsweise künstlicher NN liefert. Wie ein sehr rudimentäres Gehirn verfügt ein ANN über ein Netzwerk miteinander verbundener künstlicher Neuronen, die Informationen verarbeiten.

Das Faszinierende daran ist, dass ein ANN seine Struktur bei Bedarf an die Informationen anpassen und ändern kann, die er aus der Umgebung und aus dem Netzwerk erhält. Es ist ein ausgeklügeltes Rechenmodell, das nichtlineare statistische Datenanalysen verwendet und komplexe Beziehungen zwischen Daten wie Eingaben und Ausgaben interpretieren kann. Es können Probleme herausgearbeitet werden, die mit herkömmlichen Berechnungsmethoden nicht gelöst werden können.

Die Idee für ein neuronales Backpropagation-Netzwerk entstand 1969 aus der Arbeit von Arthur E. Bryson und Yu-Chi Ho. In späteren Jahren verfeinerten andere Programmierer und Wissenschaftler die Idee. Ab 1974 wurde das Backpropagation-Neuronale Netz als innovativer Durchbruch bei der Erforschung und Schaffung künstlicher Neuronaler Netze anerkannt.

Das Erlernen neuronaler Netze ist eine Hauptaufgabe innerhalb eines ANN, die sicherstellt, dass es weiterhin in der Lage ist, Daten korrekt zu verarbeiten und daher seine Funktion ordnungsgemäß auszuführen. Ein neuronales Backpropagation-Netzwerk verwendet eine verallgemeinerte Form der Delta-Regel, um das Lernen von neuronalen Netzwerken zu ermöglichen. Dies bedeutet, dass ein Lehrer eingesetzt wird, der in der Lage ist, die gewünschten Leistungen aus den bestimmten in das Netzwerk eingespeisten Leistungen zu berechnen.

Mit anderen Worten, ein neuronales Backpropagation-Netzwerk lernt anhand eines Beispiels. Der Programmierer stellt ein Lernmodell bereit, das zeigt, wie die richtige Ausgabe bei einer bestimmten Anzahl von Eingaben aussehen würde. Dieses Eingabe-Ausgabe-Beispiel ist der Lehrer oder das Modell, nach dem andere Teile des Netzwerks nachfolgende Berechnungen strukturieren können.

Der gesamte Prozess läuft methodisch in gemessenen Intervallen ab. Bei einer bestimmten Anzahl von Eingaben wendet die ANN die vom Modell gelernte Berechnung an, um eine anfängliche Ausgabe zu erhalten. Anschließend vergleicht es diese Ausgabe mit der ursprünglich bekannten, erwarteten oder guten Ausgabe und nimmt bei Bedarf Anpassungen vor. Dabei wird ein Fehlerwert berechnet. Dieses wird dann durch das neuronale Backpropagation-Netzwerk hin und her propagiert, bis die bestmögliche Ausgabe bestimmt ist.

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