Τι είναι ένα νευρωνικό δίκτυο backpropagation;

Στον κόσμο του προγραμματισμού, οι υπολογιστές και η τεχνητή νοημοσύνη, ένα νευρωνικό δίκτυο backpropagation είναι απλά ένα είδος τεχνητού νευρικού δικτύου (ANN) που χρησιμοποιεί backpropagation.Το backpropagation είναι θεμελιώδες και είναι ένας συνήθως χρησιμοποιούμενος αλγόριθμος που δίνει εντολή σε ένα Ann πώς να εκτελέσει μια δεδομένη εργασία.Παρόλο που αυτή η έννοια μπορεί να φαίνεται συγκεχυμένη και αφού εξετάσει τις εξισώσεις που απαιτούνται κατά τη διάρκεια της διαδικασίας φαίνεται εντελώς ξένη, αυτή η έννοια, μαζί με το πλήρες νευρωνικό δίκτυο, είναι αρκετά εύκολο να κατανοηθεί.

για όσους δεν είναι εξοικειωμένοι με νευρωνικά δίκτυα,Ένα Ann, ή απλά ένα NN που σημαίνει "νευρωνικό δίκτυο", είναι ένα μαθηματικό μοντέλο που σχεδιάζεται μετά από ορισμένα χαρακτηριστικά των νευρωνικών δικτύων πραγματικής ζωής, όπως αυτά που βρίσκονται στα ζωντανά πράγματα.Ο ανθρώπινος εγκέφαλος είναι το τελικό νευρωνικό δίκτυο του οποίου η λειτουργία παρέχει κάποιες ενδείξεις για τη βελτίωση της δομής και της λειτουργίας των τεχνητών NNS.Όπως ένας πιο στοιχειώδης εγκέφαλος, ένα Ann έχει ένα δίκτυο διασυνδεδεμένων τεχνητών νευρώνων που επεξεργάζονται πληροφορίες.

Αυτό που είναι συναρπαστικό γι 'αυτό είναι ότι ένα Ann μπορεί να προσαρμόσει και να τροποποιήσει τη δομή του όταν είναι απαραίτητο, σύμφωνα με τις πληροφορίες που λαμβάνει από το περιβάλλον και μέσα από το δίκτυο.Πρόκειται για ένα εξελιγμένο υπολογιστικό μοντέλο που χρησιμοποιεί μη γραμμική ανάλυση στατιστικών δεδομένων και είναι σε θέση να ερμηνεύει πολύπλοκες σχέσεις μεταξύ δεδομένων όπως εισροές και εξόδους.Μπορεί να επεξεργαστεί προβλήματα που δεν μπορούν να λυθούν χρησιμοποιώντας παραδοσιακές υπολογιστικές μεθόδους.

Η ιδέα για ένα νευρωνικό δίκτυο backpropagation ήρθε για πρώτη φορά το 1969 από το έργο του Arthur E. Bryson και Yu-Chi Ho.Στα επόμενα χρόνια, άλλοι προγραμματιστές και επιστήμονες εξέφρασαν την ιδέα.Ξεκινώντας από το 1974, το νευρικό δίκτυο Backpropagation αναγνωρίστηκε ως καινοτόμος ανακάλυψη στη μελέτη και τη δημιουργία τεχνητών νευρωνικών δικτύων.

Η εκμάθηση νευρωνικών δικτύων είναι ένα σημαντικό καθήκον μέσα σε ένα ANN που εξασφαλίζει ότι συνεχίζει να είναι σε θέση να επεξεργάζεται σωστά τα δεδομένα και επομένωςΕκτελέστε τη λειτουργία του σωστά.Ένα νευρωνικό δίκτυο backpropagation χρησιμοποιεί μια γενικευμένη μορφή του κανόνα Delta για να επιτρέψει τη μάθηση του νευρικού δικτύου.Αυτό σημαίνει ότι χρησιμοποιεί έναν δάσκαλο που είναι σε θέση να υπολογίσει τις επιθυμητές εξόδους από τις συγκεκριμένες εισόδους που τροφοδοτούνται στο δίκτυο.

Με άλλα λόγια, ένα νευρωνικό δίκτυο backpropagation μαθαίνει με παράδειγμα.Ο προγραμματιστής παρέχει ένα μοντέλο μάθησης που καταδεικνύει ποια θα είναι η σωστή έξοδος, δεδομένου ενός συγκεκριμένου συνόλου εισροών.Αυτό το παράδειγμα εισόδου-εξόδου είναι ο δάσκαλος ή το μοντέλο ότι άλλα τμήματα του δικτύου μπορούν να προβάλλουν επακόλουθους υπολογισμούς μετά από. Η όλη διαδικασία προχωρά μεθοδικά σε μετρημένα διαστήματα.Λαμβάνοντας υπόψη ένα συγκεκριμένο σύνολο εισόδων, η ANN εφαρμόζει τον υπολογισμό που έμαθε από το μοντέλο για να βρει μια αρχική έξοδο.Στη συνέχεια, συγκρίνει αυτήν την έξοδο με την αρχικά γνωστή, αναμενόμενη ή καλή παραγωγή και κάνει προσαρμογές ανάλογα με τις ανάγκες.Στη διαδικασία, υπολογίζεται μια τιμή σφάλματος.Αυτό στη συνέχεια διαδίδεται εμπρός και πίσω μέσω του νευρικού δικτύου backpropagation μέχρι να προσδιοριστεί η καλύτερη δυνατή έξοδος.