O que é uma rede neural de retropropagação?

No mundo da programação, computadores e inteligência artificial, uma rede neural de retropropagação é simplesmente um tipo de rede neural artificial (RNA) que usa retropropagação. A retropropagação é fundamental e é um algoritmo comumente usado que instrui uma RNA como executar uma determinada tarefa. Embora esse conceito possa parecer confuso, e depois de analisar as equações necessárias durante o processo parecerem totalmente estranhas, esse conceito, juntamente com a rede neural completa, é bastante fácil de entender.

Para aqueles que não estão familiarizados com redes neurais, uma RNA ou simplesmente um NN que significa "rede neural" é um modelo matemático padronizado após certos recursos das redes neurais da vida real, como as encontradas nos seres vivos. O cérebro humano é a rede neural suprema, cujo funcionamento fornece algumas dicas sobre como melhorar a estrutura e a operação de NNs artificiais. Como um cérebro mais rudimentar, uma RNA possui uma rede de neurônios artificiais interconectados que processam informações.

O que é fascinante é que uma RNA pode adaptar e modificar sua estrutura quando necessário, de acordo com as informações que recebe do ambiente e de dentro da rede. É um modelo computacional sofisticado que utiliza análise de dados estatísticos não lineares e é capaz de interpretar relacionamentos complexos entre dados, como entradas e saídas. Ele pode resolver problemas que não podem ser resolvidos usando métodos computacionais tradicionais.

A idéia de uma rede neural de retropropagação surgiu pela primeira vez no ano de 1969, a partir do trabalho de Arthur E. Bryson e Yu-Chi Ho. Nos anos seguintes, outros programadores e cientistas refinaram a idéia. A partir de 1974, a rede neural de retropropagação passou a ser reconhecida como um avanço inovador no estudo e criação de redes neurais artificiais.

O aprendizado de rede neural é uma tarefa importante dentro de uma RNA que garante que ele continua sendo capaz de processar dados corretamente e, portanto, desempenhar sua função adequadamente. Uma rede neural de retropropagação usa uma forma generalizada da regra delta para permitir o aprendizado da rede neural. Isso significa que ele utiliza um professor capaz de calcular as saídas desejadas a partir de determinadas entradas alimentadas na rede.

Em outras palavras, uma rede neural de retropropagação aprende pelo exemplo. O programador fornece um modelo de aprendizado que demonstra qual seria a saída correta, considerando um conjunto específico de entradas. Este exemplo de entrada e saída é o professor, ou modelo, que outras partes da rede podem padronizar os cálculos subsequentes.

Todo o processo prossegue metodicamente em intervalos medidos. Dado um conjunto definido de entradas, a RNA aplica a computação aprendida no modelo para obter uma saída inicial. Em seguida, compara essa saída com a saída originalmente conhecida, esperada ou boa e faz os ajustes necessários. No processo, um valor de erro é calculado. Isso é propagado para frente e para trás através da rede neural de retropropagação até que a melhor saída possível seja determinada.