Hva er et nevralt nettverk for backpropagation?

I verden av programmering, datamaskiner og kunstig intelligens, er et neural nettverk for backpropagation ganske enkelt et slags kunstig nevralt nettverk (ANN) som bruker backpropagation.BackPropagation er en grunnleggende og er en ofte brukt algoritme som instruerer en Ann om hvordan man utfører en gitt oppgave.Selv om dette konseptet kan virke forvirrende, og etter å ha sett på ligningene som kreves under prosessen virker helt fremmed, er dette konseptet, sammen med det komplette nevrale nettverket, ganske lett å forstå.

for de som ikke er kjent med nevrale nettverk,En ANN, eller bare en NN som står for "Neural Network", er en matematisk modell som er mønstret etter visse funksjoner i nevrale nettverk i det virkelige liv, som de som finnes i levende ting.Den menneskelige hjernen er det ultimate nevrale nettverket hvis funksjon gir noen ledetråder for hvordan man kan forbedre strukturen og driften av kunstige NN -er.Som en mest rudimentær hjerne, har en Ann et nettverk av sammenkoblede kunstige nevroner som behandler informasjon.

Det som er fascinerende med det, er at en Ann kan tilpasse og endre strukturen når det er nødvendig, i henhold til informasjonen den mottar fra miljøet og fra nettverket.Det er en sofistikert beregningsmodell som bruker ikke-lineær statistisk dataanalyse, og er i stand til å tolke komplekse forhold mellom data som innganger og utganger.Det kan finne ut problemer som ikke kan løses ved hjelp av tradisjonelle beregningsmetoder.

Ideen for et neural nettverk for backpropagation kom først rundt i 1969 fra arbeidet til Arthur E. Bryson og Yu-Chi Ho.I senere år foredlet andre programmerere og forskere ideen.Fra 1974 ble det neurale nettverket BackPropagation til å bli anerkjent som et innovativt gjennombrudd i studien og opprettelsen av kunstige nevrale nettverk.

Neural Network Learning er en viktig oppgave i en ANN som sikrer at den fortsetter å kunne behandle data riktig og derforutføre sin funksjon ordentlig.Et nevralt nettverk av backpropagation bruker en generalisert form av delta -regelen for å muliggjøre nevrale nettverkslæring.Dette betyr at den benytter seg av en lærer som er i stand til å beregne de ønskede utgangene ut av de visse inngangene som er matet inn i nettverket.

med andre ord, et neuralt nettverk i backpropagation lærer ved eksempel.Programmereren gir en læringsmodell som viser hva riktig utgang vil være, gitt et spesifikt sett med innganger.Dette inngangsutgangseksemplet er læreren, eller modellen, at andre deler av nettverket kan mønstre påfølgende beregninger etter.

Hele prosessen fortsetter metodisk i målte intervaller.Gitt et klart sett med innganger, bruker ANN beregningen som er lært fra modellen for å komme med en innledende utgang.Den sammenligner deretter denne utgangen med den opprinnelige kjente, forventede eller gode produksjonen, og gjør justeringer etter behov.I prosessen beregnes en feilverdi.Dette blir deretter forplantet frem og tilbake gjennom det nevrale nettverket for å være best mulig.