Hva er et backpropagation nevralt nettverk?

I en verden av programmering, datamaskiner og kunstig intelligens er et backpropagation nevralt nettverk ganske enkelt et slags kunstig nevralt nettverk (ANN) som bruker backpropagation. Backpropagation er en grunnleggende og er en ofte brukt algoritme som instruerer en ANN hvordan du utfører en gitt oppgave. Selv om dette konseptet kan virke forvirrende, og etter å ha sett på ligningene som kreves under prosessen virker helt fremmed, er dette konseptet, sammen med det komplette nevrale nettverket, ganske lett å forstå.

For de som ikke er kjent med nevrale nettverk, er en ANN, eller bare en NN som står for “nevralt nettverk”, en matematisk modell som er mønstret etter visse funksjoner i virkelige nevrale nettverk, som de som finnes i levende ting. Den menneskelige hjernen er det ultimate nevrale nettverket, hvis funksjon gir noen ledetråder for hvordan man kan forbedre strukturen og driften av kunstige NN-er. Som en mest rudimentær hjerne, har et ANN et nettverk av sammenhengende kunstige nevroner som behandler informasjon.

Det som er fascinerende med det, er at et ANN kan tilpasse og endre strukturen når det er nødvendig, i henhold til informasjonen den mottar fra miljøet og fra nettverket. Det er en sofistikert beregningsmodell som bruker ikke-lineær statistisk dataanalyse, og er i stand til å tolke komplekse sammenhenger mellom data som innganger og utganger. Den kan ordne problemer som ikke kan løses ved bruk av tradisjonelle beregningsmetoder.

Ideen om et nevralt nettverk av backpropagation kom først i år 1969 fra arbeidet til Arthur E. Bryson og Yu-Chi Ho. I senere år raffinerte andre programmerere og forskere ideen. Fra og med 1974 ble det nevrale nevrale nettverket anerkjent som et innovativt gjennombrudd i studiet og etableringen av kunstige nevrale nettverk.

Nevralt nettverkslæring er en viktig oppgave i et ANN som sikrer at de fortsetter å kunne behandle data riktig og derfor utfører sin funksjon på riktig måte. Et backpropagation nevralt nettverk bruker en generalisert form for delta-regelen for å muliggjøre læring av nevralt nettverk. Dette betyr at den bruker en lærer som er i stand til å beregne de ønskede utgangene ut av de enkelte inngangene som mates inn i nettverket.

Med andre ord lærer et nevralt nevralt nettverk ved eksempel. Programmereren gir en læringsmodell som demonstrerer hva riktig utdata vil være, gitt et spesifikt sett med innganger. Dette input-output eksempelet er læreren, eller modellen, som andre deler av nettverket kan mønstre påfølgende beregninger etter.

Hele prosessen fortsetter metodisk i målte intervaller. Gitt et bestemt sett med innganger, bruker ANN beregningen som er lært fra modellen for å komme med en første utgang. Den sammenligner deretter denne utgangen med den opprinnelig kjente, forventede eller gode effekten, og gjør justeringer etter behov. I prosessen beregnes en feilverdi. Dette blir deretter forplantet frem og tilbake gjennom det nevrale nevrale nettverket til den best mulige utgang blir bestemt.