Wat is een backpropagatie neuraal netwerk?

In de wereld van programmeren, computers en kunstmatige intelligentie is een neuraal netwerk voor backpropagatie gewoon een soort kunstmatig neuraal netwerk (ANN) dat gebruik maakt van backpropagation. Backpropagation is een fundamenteel en is een algemeen gebruikt algoritme dat een ANN instrueert hoe een bepaalde taak uit te voeren. Hoewel dit concept verwarrend kan lijken, en na te hebben gekeken naar de vergelijkingen die tijdens het proces nodig zijn, volkomen vreemd lijkt, is dit concept, samen met het volledige neurale netwerk, vrij eenvoudig te begrijpen.

Voor degenen die niet bekend zijn met neurale netwerken, is een ANN, of gewoon een NN die staat voor "neuraal netwerk", een wiskundig model dat is ontworpen volgens bepaalde kenmerken van real-life neurale netwerken, zoals die in levende dingen. Het menselijk brein is het ultieme neurale netwerk waarvan de werking enkele aanwijzingen biedt voor het verbeteren van de structuur en werking van kunstmatige NN's. Net als een zeer rudimentair brein heeft een ANN een netwerk van onderling verbonden kunstmatige neuronen die informatie verwerken.

Wat er fascinerend aan is, is dat een ANN zijn structuur kan aanpassen en indien nodig aanpassen, volgens de informatie die hij van de omgeving en van binnen het netwerk ontvangt. Het is een geavanceerd computermodel dat gebruik maakt van niet-lineaire statistische gegevensanalyse en in staat is complexe relaties tussen gegevens, zoals invoer en uitvoer, te interpreteren. Het kan problemen oplossen die niet kunnen worden opgelost met behulp van traditionele computermethoden.

Het idee voor een neuraal netwerk voor de voortplanting ontstond in 1969 voor het eerst 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 backpropagation neurale netwerk erkend als een innovatieve doorbraak in de studie en creatie van kunstmatige neurale netwerken.

Neuraal netwerk leren is een belangrijke taak binnen een ANN die ervoor zorgt dat het gegevens correct kan blijven verwerken en dus zijn functie correct kan uitvoeren. Een backpropagation neuraal netwerk gebruikt een gegeneraliseerde vorm van de deltaregel om neuraal netwerk leren 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 ingangen die in het netwerk worden ingevoerd.

Met andere woorden, een neuraal netwerk van backpropagation leert het goede voorbeeld. De programmeur biedt een leermodel dat aantoont wat de juiste output zou zijn, gegeven een specifieke set inputs. Dit input-outputvoorbeeld is de leraar, of het model, waarop andere delen van het netwerk daaropvolgende berekeningen kunnen verwerken.

Het hele proces verloopt methodisch in gemeten intervallen. Gegeven een bepaalde set inputs, past de ANN de uit het model geleerde berekening toe om met een initiële output te komen. Vervolgens wordt deze uitvoer vergeleken met de oorspronkelijk bekende, verwachte of goede uitvoer en worden indien nodig aanpassingen aangebracht. In het proces wordt een foutwaarde berekend. Dit wordt vervolgens door het neurale netwerk van de backpropagatie heen en weer gepropageerd totdat de best mogelijke output is bepaald.