Che 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 specie di rete neurale artificiale (ANN) che utilizza la backpropagation. La backpropagation è fondamentale ed è un algoritmo comunemente usato che indica a una ANN come eseguire 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, un ANN, o semplicemente un NN che sta per "rete neurale", è un modello matematico modellato su alcune caratteristiche delle reti neurali della vita reale, come quelle che si trovano nelle cose viventi. Il cervello umano è la rete neurale definitiva il cui funzionamento fornisce alcuni indizi su come migliorare la struttura e il funzionamento delle NN artificiali. Come un cervello molto rudimentale, un ANN ha una rete di neuroni artificiali interconnessi che elaborano le informazioni.
La cosa affascinante è che un ANN può adattare e modificare la sua struttura quando necessario, secondo le informazioni che riceve dall'ambiente e dall'interno della rete. È un sofisticato modello computazionale che utilizza analisi di dati statistici non lineari ed è in grado di interpretare relazioni complesse tra dati come input e output. Può risolvere problemi che non possono essere risolti utilizzando i metodi computazionali tradizionali.
L'idea di una rete neurale di backpropagation è nata per la prima volta nel 1969 dall'opera 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 venne riconosciuta come una svolta innovativa nello studio e nella creazione di reti neurali artificiali.
L'apprendimento della rete neurale è un compito importante all'interno di una RNA che 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 si avvale di un insegnante in grado di calcolare gli output desiderati su determinati input immessi nella rete.
In altre parole, una rete neurale di backpropagation apprende dall'esempio. Il programmatore fornisce un modello di apprendimento che dimostra quale sarebbe l'output corretto, dato uno specifico set di input. Questo esempio di input-output è l'insegnante, o modello, che altre parti della rete possono modellare dopo i calcoli successivi.
L'intero processo procede metodicamente a intervalli misurati. Dato un insieme definito di input, l'ANN applica il calcolo appreso dal modello per ottenere un output iniziale. Quindi confronta questo output con quello originariamente noto, previsto o buono e apporta le modifiche necessarie. Nel processo, viene calcolato un valore di errore. Questo viene quindi propagato avanti e indietro attraverso la rete neurale di backpropagation fino a determinare il miglior output possibile.