Co je to neuronová síť pro zpětnou zpracování?

Ve světě programování, počítačů a umělé inteligence je neuronová síť backpropagace jednoduše druhem umělé neuronové sítě (ANN), která používá backpropagaci.BackPropagation je základní a je běžně používaným algoritmem, který pokyn Ann, jak provádět daný úkol.I když se tento koncept může zdát matoucí a po pohledu na rovnice, které jsou během procesu, se zdá být zcela cizí, je tento koncept spolu s úplnou neuronovou sítí poměrně snadné pochopit.Ann, nebo jednoduše NN, která znamená „neuronovou síť“, je matematický model, který je vzorován po určitých vlastnostech neuronových sítí v reálném životě, jako jsou ty, které se nacházejí v živých věcech.Lidský mozek je konečná neuronová síť, jejíž fungování poskytuje určité stopy o tom, jak zlepšit strukturu a fungování umělých NN.Stejně jako nejzákladnější mozek má ANN síť vzájemně propojených umělých neuronů, které zpracovávají informace.

Podle informací, které obdrží z prostředí a zevnitř sítě, je na tom fascinující, že Ann může v případě potřeby přizpůsobit a upravit svou strukturu v případě potřeby.Jedná se o sofistikovaný výpočetní model, který používá nelineární statistickou analýzu dat a je schopen interpretovat složité vztahy mezi daty, jako jsou vstupy a výstupy.Může vyřešit problémy, které nelze vyřešit pomocí tradičních výpočetních metod.

Myšlenka na neuronovou síť backpropagace poprvé přišla v roce 1969 z práce Arthura E. Brysona a Yu-Chi Ho.V pozdějších letech tuto myšlenku vylepšili další programátoři a vědci.Od roku 1974 byla neuronová síť backpropagace uznána jako inovativní průlom ve studii a vytváření umělých neuronových sítí.správně vykonávat svou funkci.Neuronová síť backpropagace používá zobecněnou formu pravidla Delta, která umožňuje učení neuronové sítě.To znamená, že využívá učitele, který je schopen vypočítat požadované výstupy z určitých vstupů přiváděných do sítě.

Jinými slovy se příkladem učí neuronovou síť zpětné programy.Programátor poskytuje model učení, který ukazuje, jaký by byl správný výstup, vzhledem k konkrétní sadě vstupů.Tento příklad vstupu-výstupní výstup je učitel nebo model, že jiné části sítě dokážou vložit následné výpočty po.

Celý proces postupuje metodicky v měřených intervalech.Vzhledem k určité sadě vstupů ANN použije výpočet získaný z modelu, aby přišel s počátečním výstupem.Poté porovná tento výstup s původně známým, očekávaným nebo dobrým výstupem a podle potřeby provádí úpravy.Při tomto procesu se vypočítá hodnota chyby.Toto se pak šíří tam a zpět přes backpropagační neuronovou síť, dokud nebude stanoveno nejlepší možný výstup.