Backpropagation ist ein notwendiges Werkzeug oder ein Algorithmus, um Verbesserungen vorzunehmen, wenn Sie schlechte Ergebnisse beim maschinellen Lernen und Data Mining feststellen. Wenn Sie dem System viele Daten und die richtigen Lösungen durch ein Modell wie künstliche neuronale Netze zur Verfügung stellen, verallgemeinert das System die Daten und beginnt, die Daten zu finden. Bei der Bildverarbeitung zum Beispiel machen Sie eine Maschine, die aus ihren Fehlern lernt und die Funktionalität verbessert, nachdem sie Funktionen nicht ausgeführt hat. Das System arbeitet die Lösung aus und errät bei einem Ausfall selbstständig eine andere Lösung für das Problem.

Das Training solcher Systeme nimmt jedoch viel Zeit in Anspruch, da die Backpropagation ihre Netzwerkausgabe weiterhin auf einem Querbaum vornimmt und die Daten strukturiert. Backpropagation wird am häufigsten beim maschinellen Lernen verwendet, um künstliche neuronale Netze zu trainieren. Dieser Algorithmus verwendet einen Gradientenabstieg für den Lernprozess, indem er das Gewicht jedes Fehlers ändert. Im Folgenden erfahren Sie, wie jede Komponente dazu beiträgt, dass der Backpropagation-Algorithmus richtig funktioniert:

Künstliche Neuronale Netze

Da der Backpropagation-Algorithmus unter Berücksichtigung der Funktionalität des menschlichen Gehirns entstand, ähneln die künstlichen neuronalen Netze dem neuronalen System des Gehirns. Das macht den Lernprozess schnell und effizient. Ein einzelnes künstliches Neuron empfängt ein Signal und überträgt es nach Verarbeitung und Training an die anderen verborgenen Neuronen. Bei der Verbindung eines Neurons mit einem anderen Neuron gibt es verschiedene Gewichte. Die Verbindungen werden auch als Kanten bezeichnet. Durch Zu- und Abnahme des Gewichts wird die Veränderung der Stärke der Signale gesteuert. Das Signal wird dann an die Ausgangsneuronen übertragen. Diese künstlichen Neuronen werden auch als Feedforward-Netzwerke bezeichnet.

Backpropagation-Algorithmus

Backpropagation hilft beim Training künstlicher neuronaler Netze. Wenn sich künstliche neuronale Netze bilden, werden die Werte der Gewichte zufällig zugeordnet. Der Benutzer legt zufällige Gewichte fest, weil er die richtigen Werte nicht kennt. Wenn sich der Wert von dem erwarteten Feedforward-Netzwerk unterscheidet, betrachten Sie dies als Fehler. Der Algorithmus wird so eingestellt, dass das Modell die Parameter jedes Mal ändert, wenn die Ausgabe nicht der erwarteten entspricht. Der Fehler hat eine Beziehung zu künstlichen neuronalen Netzen. Wenn sich also der Parameter ändert, ändert sich auch der Fehler, bis das neuronale Netz die gewünschte Ausgabe durch Berechnung des Gradientenabfalls findet.

Gradientenabfall

Wenn der Algorithmus aus dem Fehler lernt, beginnt er, das lokale Minimum zu finden. Er findet ein lokales Minimum, indem er vom aktuellen Punkt des Gradienten aus negativ fortschreitet. Wenn Sie zum Beispiel auf einem Berg feststecken, der von Nebel umgeben ist, der Ihre Sicht behindert, brauchen Sie einen Weg nach unten. Wenn Sie jedoch den Weg nicht sehen können, können Sie die minimale lokale Information finden, die Sie haben können. Das bedeutet, dass Sie den Pfad mit der Methode des Gefällstreckenabstiegs schätzen werden. Bei dieser Methode schätzen Sie die Steilheit, indem Sie die aktuelle Position des Berges, an der Sie stehen, betrachten. Dann werden Sie sich den Berg hinunter bewegen, indem Sie in Abwärtsrichtung vorgehen. Nehmen wir an, Sie verwenden ein Messwerkzeug, um die Steilheit zu messen. Dann brauchen Sie weniger Zeit, um das Ende des Berges zu erreichen.

In diesem Beispiel:

  • Sie sind der Backpropagation-Algorithmus,
  • Der Weg, den Sie beschreiten werden, sind die künstlichen neuronalen Netze,
  • Die Steilheit ist die Vermutung, die der Algorithmus anstellt,
  • Das Messwerkzeug ist die Berechnung, die der Algorithmus zur Berechnung der Steilheit verwendet.
  • Ihre Richtung ist die Steigung
  • Die Zeit, die Sie benötigen, um den Berg hinunter zu gelangen, entspricht der Lernrate des Backpropagation-Algorithmus.

Vorteile der Backpropropagation

Es gibt zahlreiche Vorteile der Rückvermehrung. Im Folgenden finden Sie jedoch die häufigsten und herausragendsten Vorteile der Verwendung eines Backpropagation-Algorithmus, um aus den Fehlern mit den künstlichen neuronalen Netzen zu lernen:

1. Benutzerfreundlich und schnell

Backpropagation ist eine einfache und benutzerfreundliche Methode. Sobald Sie das Konzept verstanden haben, können Sie das Programm problemlos ausführen. Außerdem ist der Lernprozess dieses Algorithmus schnell und versucht automatisch, die Fehlerlösung zu finden. Im Folgenden werden die Schritte erläutert, um die Methode leicht verständlich zu machen:

  • Erstellen künstlicher neuronaler Netze
  • Stellen Sie die Verzerrung und Gewichtung nach dem Zufallsprinzip ein
  • Lösen der Eingabe und Ausgabe
  • Die Eingabe einstellen
  • Berechnen der Differenz zwischen der Steigung und den Fehlern
  • Passen Sie das Gewicht und die Verzerrung entsprechend dem Ergebnis an

2. Flexibel

Der Backpropagation-Algorithmus ist flexibel, da keine komplexen Kenntnisse über die Programmierung des Netzwerks erforderlich sind. Wenn Sie wenig Wissen über maschinelles Lernen haben, werden Sie es nicht einschüchternd finden.

3. Keine Parameter für das Tuning

Sie müssen keine Parameter hinzufügen, um die Ausgabe zu drehen. Sie müssen jedoch nur die Eingabe einstellen. Sobald die Eingabe festgelegt ist, durchläuft der Algorithmus die Netzwerke und berechnet das Gewicht durch Anwendung eines Gradientenabfalls.

4. Funktioniert meistens

Backpropagation ist eine Standardmethode, die meist nach der Standardmethode funktioniert. Sie müssen keine komplexen Methoden konstruieren. Sie müssen lediglich die künstlichen neuronalen Netze konstruieren und die Eingabe festlegen.

5. Keine Notwendigkeit, zusätzliche Funktionen zu erlernen

Für die Funktionalität der Backpropropagation müssen Sie die Zusatzfunktionen nicht erlernen. Ihr Wissen über maschinelles Lernen wird Ihnen beim Einrichten des Programms sehr helfen.

Schlussfolgerung

Backpropagation trägt dazu bei, die Struktur des künstlichen Netzwerks zu vereinfachen, wobei das Gewicht nur minimale Auswirkungen auf das Netzwerk hat. Um die Beziehung zwischen verborgenen Neuronen und dem Input herzustellen, müssen Sie nur den Aktivierungswert lernen. Sie können Backpropagation für die Projekte mit tiefen Netzwerken verwenden und haben mehr Chancen auf Fehler, wie z.B. Spracherkennung und Bildscreening.