バックプロパゲーションニューラルネットワークとは

プログラミング、コンピューター、人工知能の世界では、バックプロパゲーションニューラルネットワークは、単にバックプロパゲーションを使用する一種の人工ニューラルネットワーク（ANN）です。 バックプロパゲーションは基本であり、ANNに特定のタスクを実行する方法を指示する一般的に使用されるアルゴリズムです。 この概念は紛らわしく思えるかもしれませんが、プロセス中に必要な方程式を見ると完全に異質なように見えますが、この概念は完全なニューラルネットワークと一緒に理解するのはかなり簡単です。

ニューラルネットワークに慣れていない人にとっては、ANN、または単に「ニューラルネットワーク」の略であるNNは、生物に見られるような実際のニューラルネットワークの特定の機能を模した数学的モデルです。 人間の脳は、その機能が人工NNの構造と動作を改善する方法についての手がかりを提供する究極のニューラルネットワークです。 最も初歩的な脳のように、ANNは情報を処理する相互接続された人工ニューロンのネットワークを持っています。

それが魅力的なのは、ANNが必要に応じて、環境およびネットワーク内から受信した情報に従って、その構造を調整および変更できることです。 非線形統計データ分析を使用する高度な計算モデルであり、入力や出力などのデータ間の複雑な関係を解釈できます。 従来の計算方法では解決できない問題を解決できます。

バックプロパゲーションニューラルネットワークのアイデアは、1969年にArthur E. BrysonとYu-Chi Hoの研究から生まれました。 後年、他のプログラマーや科学者がアイデアを洗練させました。 1974年から、バックプロパゲーションニューラルネットワークは、人工ニューラルネットワークの研究と作成における革新的なブレークスルーとして認識されるようになりました。

ニューラルネットワークの学習は、ANNがデータを正しく処理し続け、その機能を適切に実行し続けることを保証するANN内の主要なタスクです。 バックプロパゲーションニューラルネットワークは、一般化された形式のデルタルールを使用して、ニューラルネットワークの学習を可能にします。 これは、ネットワークに入力された特定の入力から目的の出力を計算できる教師を使用することを意味します。

つまり、逆伝播ニューラルネットワークは例によって学習します。 プログラマーは、特定の入力セットが与えられると、正しい出力がどうなるかを示す学習モデルを提供します。 この入出力例は、ネットワークの他の部分がその後の計算をパターン化できる教師またはモデルです。

プロセス全体は、測定された間隔で系統的に進行します。 入力の明確なセットが与えられると、ANNはモデルから学習した計算を適用して初期出力を導き出します。 次に、この出力を元の既知の出力、予想される出力、または良好な出力と比較し、必要に応じて調整します。 プロセスでは、エラー値が計算されます。 これは、可能な限り最良の出力が決定されるまで、バックプロパゲーションニューラルネットワークを介して前後に伝播されます。