Wat is een neuraal netwerk van backpropagatie?

In de wereld van programmeren, computers en kunstmatige intelligentie, is een neuraal netwerk van backpropagatie gewoon een soort kunstmatig neuraal netwerk (ANN) dat backpropagatie gebruikt. Backpropagatie is een fundamenteel en is een veelgebruikt algoritme dat een ANN instrueert hoe een bepaalde taak uit te voeren. Hoewel dit concept misschien verwarrend lijkt, en na het bekijken van de vergelijkingen die nodig zijn tijdens het proces lijkt volledig vreemd, is dit concept, samen met het complete neurale netwerk, vrij eenvoudig te begrijpen.

Voor diegenen die niet bekend zijn met neurale netwerken, is een ANN, of gewoon een NN dat staat voor "neuraal netwerk", een wiskundig model dat is gevormd na bepaalde kenmerken van echte neurale netwerken, zoals die in levende dingen. Het menselijk brein is het ultieme neurale netwerk waarvan het functioneren enkele aanwijzingen geeft over het verbeteren van de structuur en de werking van kunstmatige NN's. Net als een meest rudimentair brein, heeft een ANN een netwerk van onderling verbonden kunstmatigeNeuronen die informatie verwerken.

Wat fascinerend is, is dat een ANN zijn structuur kan aanpassen en wijzigen wanneer dat nodig is, volgens de informatie die het ontvangt uit de omgeving en vanuit het netwerk. Het is een geavanceerd computermodel dat niet-lineaire statistische gegevensanalyse gebruikt en in staat is om complexe relaties tussen gegevens zoals inputs en outputs te interpreteren. Het kan problemen oplossen die niet kunnen worden opgelost met behulp van traditionele rekenmethoden.

Het idee voor een backpropagatie-neuraal netwerk kwam voor het eerst in het jaar 1969 uit het werk van Arthur E. Bryson en Yu-Chi Ho. In latere jaren verfijnden andere programmeurs en wetenschappers het idee. Vanaf 1974 werd het neurale netwerk van de backpropagatie erkend als een innovatieve doorbraak in de studie en het creëren van kunstmatige neurale netwerken.

Leren van neuraal netwerk is een belangrijke TASK binnen een ANN die ervoor zorgt dat het in staat blijft om gegevens correct te verwerken en daarom de functie ervan correct uit te voeren. Een backpropagatie neuraal netwerk gebruikt een algemene vorm van de Delta -regel om het leren van neuraal netwerk mogelijk te maken. Dit betekent dat het gebruik maakt van een leraar die in staat is om de gewenste uitgangen te berekenen uit de bepaalde inputs die in het netwerk worden ingevoerd.

Met andere woorden, een backpropagatie neuraal netwerk leert het goede voorbeeld. De programmeur biedt een leermodel dat aantoont wat de juiste uitvoer zou zijn, gegeven een specifieke set ingangen. Dit voorbeeld van de invoer-output is de leraar of het model, dat andere delen van het netwerk daarna de volgende berekeningen kunnen patronen.

Het hele proces verloopt methodisch in gemeten intervallen. Gegeven een duidelijke set ingangen, past de ANN de geleerde berekening uit het model toe om een ​​eerste uitvoer te bedenken. Het vergelijkt deze uitgang vervolgens met de oorspronkelijk bekende, verwachte of goede uitvoer en maakt aanpassings indien nodig. In het proces wordt een foutwaarde berekend. Dit wordt vervolgens heen en weer gepropageerd door het neurale netwerk van de backpropagatie totdat de best mogelijke uitvoer is bepaald.