Cos'è una rete neurale di backpropagation?
Nel mondo della programmazione, dei computer e dell'intelligenza artificiale, una rete neurale di backpropagation è semplicemente una sorta di rete neurale artificiale (ANN) che utilizza backpropagation. Il backpropagation è un fondamentale ed è un algoritmo comunemente usato che istruisce una ANN come svolgere un determinato compito. Anche se questo concetto può sembrare confuso e, dopo aver esaminato le equazioni richieste durante il processo, sembra completamente estraneo, questo concetto, insieme alla rete neurale completa, è abbastanza facile da capire.
Per coloro che non hanno familiarità con le reti neurali, una ANN o semplicemente un NN che rappresenta la "rete neurale", è un modello matematico che è modellato dopo alcune caratteristiche di reti neurali della vita reale, come quelle trovate negli esseri viventi. Il cervello umano è l'ultima rete neurale il cui funzionamento fornisce alcuni indizi su come migliorare la struttura e il funzionamento dei NN artificiali. Come un cervello più rudimentale, un Ann ha una rete di artificiale interconnessoNeuroni che elaborano informazioni.
Ciò che è affascinante al riguardo è che una ANN può adattarsi e modificare la sua struttura quando necessario, in base alle informazioni che riceve dall'ambiente e dall'interno della rete. È un sofisticato modello computazionale che utilizza un'analisi dei dati statistici non lineari ed è in grado di interpretare relazioni complesse tra dati come input e output. Può elaborare problemi che non possono essere risolti usando metodi computazionali tradizionali.
L'idea per una rete neurale di backpropagation arrivò per la prima volta nel 1969 dal lavoro di Arthur E. Bryson e Yu-Chi Ho. Negli anni successivi, altri programmatori e scienziati hanno perfezionato l'idea. A partire dal 1974, la rete neurale di backpropagation è stata riconosciuta come una svolta innovativa nello studio e nella creazione di reti neurali artificiali.
L'apprendimento della rete neurale è un importante TASK all'interno di una ANN che lo garantisce che continui a essere in grado di elaborare correttamente i dati e quindi svolgere correttamente la sua funzione. Una rete neurale di backpropagation utilizza una forma generalizzata della regola Delta per consentire l'apprendimento della rete neurale. Ciò significa che utilizza un insegnante in grado di calcolare gli output desiderati da determinati input inseriti nella rete.
In altre parole, una rete neurale di backpropagation impara con l'esempio. Il programmatore fornisce un modello di apprendimento che dimostra quale sarebbe l'output corretto, dato un set specifico di input. Questo esempio di input-output è l'insegnante, o modello, che altre parti della rete possono modellare i successivi calcoli dopo.
L'intero processo procede metodicamente a intervalli misurati. Dato un set definito di input, l'ANN applica il calcolo appreso dal modello per elaborare un output iniziale. Confronta quindi questo output con l'output originariamente noto, previsto o buono e effettua la regolazioneS se necessario. Nel processo, viene calcolato un valore di errore. Questo viene quindi propagato avanti e indietro attraverso la rete neurale di backpropagation fino a quando non viene determinato il miglior output possibile.