Что такое нейронная сеть обратного распространения?

В мире программирования, компьютеров и искусственного интеллекта нейронная сеть обратного распространения - это просто разновидность искусственной нейронной сети (ANN), которая использует обратное распространение. Обратное распространение является фундаментальным и является широко используемым алгоритмом, который инструктирует ANN, как выполнять данную задачу. Несмотря на то, что эта концепция может показаться запутанной, и после рассмотрения уравнений, которые требуются во время процесса, кажется совершенно чуждым, эта концепция, наряду с полной нейронной сетью, довольно легко понять.

Для тех, кто не знаком с нейронными сетями, ANN или просто NN, что означает «нейронная сеть», - это математическая модель, которая основана на определенных особенностях нейронных сетей, подобных тем, которые встречаются в живых существах. Человеческий мозг - это совершенная нейронная сеть, функционирование которой дает некоторые подсказки о том, как улучшить структуру и работу искусственных NN. Подобно самому элементарному мозгу, сеть ANN имеет сеть взаимосвязанных искусственных нейронов, которые обрабатывают информацию.

Что удивительно в этом, так это то, что ANN может адаптировать и модифицировать свою структуру, когда это необходимо, в соответствии с информацией, которую он получает из среды и изнутри сети. Это сложная вычислительная модель, которая использует нелинейный статистический анализ данных и способна интерпретировать сложные отношения между данными, такими как входы и выходы. Это может решить проблемы, которые не могут быть решены с использованием традиционных вычислительных методов.

Идея создания обратного распространения нейронной сети впервые появилась в 1969 году из работ Артура Э. Брайсона и Ю-Чи Хо. В последующие годы другие программисты и ученые усовершенствовали эту идею. Начиная с 1974 года нейронная сеть обратного распространения стала признаваться инновационным прорывом в исследовании и создании искусственных нейронных сетей.

Обучение нейронной сети является основной задачей в сети ANN, которая гарантирует, что она по-прежнему сможет правильно обрабатывать данные и, следовательно, правильно выполнять свою функцию. Нейронная сеть обратного распространения использует обобщенную форму дельта-правила для включения обучения нейронной сети. Это означает, что в нем используется учитель, способный рассчитывать желаемые выходы из определенных входов, подаваемых в сеть.

Другими словами, нейронная сеть обратного распространения учится на примере. Программист предоставляет модель обучения, которая демонстрирует, какой будет правильный вывод, учитывая конкретный набор входных данных. Этот пример ввода-вывода является учителем или моделью, после которой другие части сети могут сформировать последующие вычисления.

Весь процесс протекает методично в определенных интервалах. Учитывая определенный набор входных данных, ANN применяет вычисления, извлеченные из модели, чтобы получить начальный выход. Затем он сравнивает этот вывод с первоначально известным, ожидаемым или хорошим выводом и вносит коррективы по мере необходимости. В процессе вычисляется значение ошибки. Затем он распространяется обратно и вперед через нейронную сеть обратного распространения до тех пор, пока не будет определен наилучший из возможных выходных данных.