O que é uma rede neural de backpropagação?
No mundo da programação, computadores e inteligência artificial, uma rede neural de retropropagação é simplesmente um tipo de rede neural artificial (RNA) que usa backpropagação. A backpropagação é fundamental e é um algoritmo comumente usado que instrui uma Ann como realizar uma determinada tarefa. Embora esse conceito possa parecer confuso, e depois de olhar para as equações necessárias durante o processo, parece completamente estranho, esse conceito, juntamente com a rede neural completa, é bastante fácil de entender.
Para aqueles que não estão familiarizados com as redes neurais, uma RNA ou simplesmente um NN que significa "Rede Neural", é um modelo matemático que é padronizado após certas características das redes neurais da vida real, como as encontradas nos seres vivos. O cérebro humano é a rede neural definitiva cujo funcionamento fornece algumas pistas sobre como melhorar a estrutura e a operação do NNS artificial. Como um cérebro muito rudimentar, uma RNA tem uma rede de interconectados artificiaisneurônios que processam informações.
O que é fascinante nisso é que uma RNA pode adaptar e modificar sua estrutura quando necessário, de acordo com as informações que recebe do ambiente e dentro da rede. É um modelo computacional sofisticado que usa análise de dados estatísticos não lineares e é capaz de interpretar relacionamentos complexos entre dados como entradas e saídas. 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 do trabalho de Arthur E. Bryson e Yu-Chi Ho. Nos anos posteriores, outros programadores e cientistas refinaram a idéia. A partir de 1974, a rede neural de backpropagação passou a ser reconhecida como um avanço inovador no estudo e na criação de redes neurais artificiais.
O aprendizado de rede neural é um dos principais ATsK dentro de uma RNA que garante que ela continue sendo capaz de processar dados corretamente e, portanto, executar sua função corretamente. 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 das entradas certas 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, dado 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 depois.
Todo o processo prossegue metodicamente em intervalos medidos. Dado um conjunto definitivo de entradas, a RNA aplica o cálculo aprendido com o modelo para criar uma saída inicial. Em seguida, compara essa saída com a saída originalmente conhecida, esperada ou boa e faz ajustess conforme necessário. No processo, um valor de erro é calculado. Isso é então propagado para frente e para trás através da rede neural de backpropagação até que a melhor saída possível seja determinada.