¿Qué es una red neuronal de backpropagation?
En el mundo de la programación, las computadoras e inteligencia artificial, una red neuronal de retropropagación es simplemente un tipo de red neuronal artificial (ANN) que utiliza backpropagation. La backpropagation es fundamental y es un algoritmo de uso común que instruye a un ANN cómo llevar a cabo una tarea determinada. Aunque este concepto puede parecer confuso, y después de mirar las ecuaciones que se requieren durante el proceso parece completamente extraño, este concepto, junto con la red neuronal completa, es bastante fácil de entender.
Para aquellos que no están familiarizados con las redes neuronales, una ANN o simplemente un NN que representa la "red neuronal", es un modelo matemático que se modela después de ciertas características de las redes neuronales de la vida real, como las que se encuentran en los seres vivos. El cerebro humano es la mejor red neuronal cuyo funcionamiento proporciona algunas pistas sobre cómo mejorar la estructura y la operación de NNS artificiales. Como un cerebro más rudimentario, una ANN tiene una red de artificial interconectadoneuronas que procesan información.
Lo fascinante es que una ANN puede adaptar y modificar su estructura cuando sea necesario, de acuerdo con la información que recibe del entorno y desde la red. Es un modelo computacional sofisticado que utiliza un análisis de datos estadísticos no lineales, y es capaz de interpretar relaciones complejas entre datos como entradas y salidas. Puede resolver problemas que no se pueden resolver utilizando métodos computacionales tradicionales.
La idea para una red neuronal de retroceso se produjo por primera vez en el año 1969 del trabajo de Arthur E. Bryson y Yu-Chi Ho. En años posteriores, otros programadores y científicos refinaron la idea. A partir de 1974, la red neuronal de backpropagation llegó a ser reconocida como un avance innovador en el estudio y creación de redes neuronales artificiales.
El aprendizaje de la red neuronal es un TAS importantek Dentro de una ANN que asegura que continúe poder procesar los datos correctamente y, por lo tanto, realizar su función correctamente. Una red neuronal de backpropagation utiliza una forma generalizada de la regla delta para permitir el aprendizaje de la red neuronal. Esto significa que hace uso de un maestro que es capaz de calcular las salidas deseadas de ciertas entradas alimentadas a la red.
En otras palabras, una red neuronal de backpropagation aprende con el ejemplo. El programador proporciona un modelo de aprendizaje que demuestra cuál sería la salida correcta, dado un conjunto específico de entradas. Este ejemplo de entrada-salida es el maestro, o modelo, que otras partes de la red pueden modificar los cálculos posteriores después.
Todo el proceso continúa metódicamente en intervalos medidos. Dado un conjunto definitivo de entradas, el ANN aplica el cálculo aprendido del modelo para obtener una salida inicial. Luego compara esta salida con la salida originalmente conocida, esperada o buena, y realiza un ajustes según sea necesario. En el proceso, se calcula un valor de error. Esto se propaga de un lado a otro a través de la red neuronal de backpropagation hasta que se determine la mejor salida posible.