Was ist ein neuronales Backpropagation -Netzwerk?
In der Welt der Programmierung, Computer und künstlicher Intelligenz ist ein Backpropagation Neural Network einfach eine Art künstliches neuronales Netzwerk (ANN), das Backpropagation verwendet. Backpropagation ist ein grundlegender und ein häufig verwendeter Algorithmus, der eine Ann wie man eine bestimmte Aufgabe anweist. Obwohl dieses Konzept verwirrend erscheinen mag und nach den Gleichungen, die während des Prozesses erforderlich sind, völlig fremd erscheint, ist dieses Konzept zusammen mit dem vollständigen neuronalen Netzwerk ziemlich leicht zu verstehen.
Für diejenigen, die nicht mit neuronalen Netzwerken vertraut sind, ist eine Ann oder einfach ein NN, das für „neuronales Netzwerk“ steht, ein mathematisches Modell, das nach bestimmten Merkmalen realer neuronaler Netzwerke strukturiert ist, wie in Lebewesen. Das menschliche Gehirn ist das ultimative neuronale Netzwerk, dessen Funktionen einige Hinweise darauf bietet, wie die Struktur und den Betrieb künstlicher NNs verbessert werden können. Wie ein rudimentäres Gehirn hat eine Ann ein Netzwerk von miteinander verbundenen künstlichenNeuronen, die Informationen verarbeiten.
Was ist faszinierend daran, dass eine Ann ihre Struktur bei Bedarf anpassen und ändern kann, je nach den Informationen, die sie aus der Umgebung und aus dem Netzwerk erhält. Es ist ein ausgeklügeltes Computermodell, das nichtlineare statistische Datenanalyse verwendet und komplexe Beziehungen zwischen Daten wie Eingaben und Ausgaben interpretieren kann. Es kann Probleme erfüllen, die mit herkömmlichen Rechenmethoden nicht gelöst werden können.
Die Idee für ein Backpropagation Neural Network kam erstmals im Jahr 1969 aus der Arbeit von Arthur E. Bryson und Yu-Chi Ho. In späteren Jahren verfeinerten andere Programmierer und Wissenschaftler die Idee. Ab 1974 wurde das neuronale Netz von Backpropagation als innovativer Durchbruch in der Studie und Schaffung künstlicher neuronaler Netzwerke anerkannt.
Lernen des neuronalen Netzwerks ist ein wichtiger TASk innerhalb einer ANN, die sicherstellt, dass es weiterhin in der Lage ist, Daten korrekt zu verarbeiten und seine Funktion daher ordnungsgemäß auszuführen. Ein Backpropagation Neural Network verwendet eine verallgemeinerte Form der Delta -Regel, um das Lernen des neuronalen Netzwerks zu ermöglichen. Dies bedeutet, dass ein Lehrer verwendet wird, der die gewünschten Ausgaben aus den bestimmten Eingaben in das Netzwerk berechnen kann.
Mit anderen Worten, ein Backpropagation Neural Network lernt anhand von Beispiel. Der Programmierer bietet ein Lernmodell, das demonstriert, was die richtige Ausgabe sein würde, bei einem bestimmten Satz von Eingängen. Dieses Beispiel für Eingabe-Output ist der Lehrer oder das Modell, dass andere Teile des Netzwerks nachfolgende Berechnungen nachher streichen können.
Der gesamte Prozess verläuft methodisch in gemessenen Intervallen. Bei einem bestimmten Satz von Eingängen wendet die Ann die aus dem Modell gelernte Berechnung an, um eine anfängliche Ausgabe zu ermitteln. Anschließend vergleicht diese Ausgabe mit dem ursprünglich bekannten, erwarteten oder guten Ausgang und wird angepassts nach Bedarf. Dabei wird ein Fehlerwert berechnet. Dies wird dann durch das neuronale Netzwerk der Backpropagation hin und her konstruiert, bis die bestmögliche Ausgabe ermittelt wird.