La retropropagación es una herramienta o algoritmo necesario para hacer mejoras cuando se experimentan malos resultados en el aprendizaje de la máquina y la minería de datos. Cuando se proporcionan muchos datos al sistema y las soluciones correctas por un modelo como las redes neuronales artificiales, el sistema generalizará los datos y comenzará a encontrar los datos. Por ejemplo, en la obtención de imágenes, se hace una máquina que aprende de sus errores y mejora su funcionalidad después de haber fallado en sus funciones. El sistema elaborará la solución y, tras el fallo, adivinará otra solución al problema por sí mismo.

Sin embargo, la capacitación de esos sistemas lleva mucho tiempo, ya que la retropropagación sigue haciendo su salida de la red en un árbol transversal y estructura los datos. El uso más común de la retropropagación es en el aprendizaje automático para entrenar redes neuronales artificiales. Este algoritmo utiliza el descenso de gradiente para el proceso de aprendizaje cambiando el peso de cada error. A continuación, aprenderá cómo cada componente ayuda al algoritmo de retropropagación a funcionar correctamente:

Redes Neurales Artificiales

Como el algoritmo de retropropagación surgió teniendo en cuenta la funcionalidad del cerebro humano, las redes neuronales artificiales se asemejan al sistema neuronal del cerebro. Eso hace que el proceso de aprendizaje sea rápido y eficiente. Una sola neurona artificial recibe una señal y luego la transfiere a las otras neuronas ocultas después del procesamiento y el entrenamiento. Hay varios pesos en la conexión de una neurona a otra. Las conexiones también se conocen como bordes. El aumento y la disminución del peso manejan el cambio en la fuerza de las señales. La señal se transmite entonces a las neuronas de salida. Estas neuronas artificiales también se conocen como redes de alimentación.

Algoritmo de retropropagación

La retropropagación ayuda a entrenar las redes neuronales artificiales. Cuando se forman redes neuronales artificiales, los valores de los pesos se asignan al azar. El usuario establece pesos aleatorios porque no es consciente de los valores correctos. Cuando el valor es diferente de la red de retroalimentación esperada, considéralo como un error. El algoritmo está configurado de manera que el modelo cambia los parámetros cada vez que la salida no es la esperada. El error tiene una relación con las redes neuronales artificiales. Por lo tanto, cuando el parámetro cambia, el error también cambia hasta que la red neuronal encuentra la salida deseada calculando el descenso del gradiente.

Descenso de gradiente

Cuando el algoritmo aprende del error, comienza a encontrar el mínimo local. Encuentra un mínimo local al alejarse negativamente del punto actual del gradiente. Por ejemplo, si estás atrapado en una montaña rodeada de niebla que bloquea tu visibilidad, necesitarás una forma de bajar. Sin embargo, cuando no puedes ver el camino, puedes localizar el mínimo local que puedes tener. Eso significa que estimarás el camino por el método de descenso por gradiente. Por este método, adivinarás la pendiente mirando la posición actual de la montaña donde estás parado. Entonces se moverá hacia abajo de la montaña procediendo en la dirección de descenso. Supongamos que usas una herramienta de medición para medir la pendiente. Necesitará menos tiempo para llegar al final de la montaña.

En este ejemplo:

  • Usted es el algoritmo de retropropagación,
  • El camino que usarás para viajar es el de las redes neuronales artificiales,
  • La inclinación es la suposición que el algoritmo hará,
  • La herramienta de medición es el cálculo que el algoritmo utilizará para calcular la inclinación.
  • Su dirección será el gradiente
  • El tiempo que se requiere para bajar la montaña es la tasa de aprendizaje del algoritmo de retropropagación.

Beneficios de la retropropagación

Hay numerosos beneficios de la retropropagación. Sin embargo, a continuación encontrará los beneficios más comunes y prominentes de usar un algoritmo de Backpropagation para aprender de los errores con las redes neuronales artificiales:

1. Fácil y rápido de usar

La retropropagación es un método simple y fácil de usar. Una vez que entienda el concepto, podrá ejecutar el programa fácilmente. Además, el proceso de aprendizaje de este algoritmo es rápido y trata de encontrar automáticamente la solución al error. Aquí están los pasos explicados fácilmente para entender el método:

  • Construir redes neuronales artificiales
  • Ajustar el sesgo y el peso de forma aleatoria
  • Resolver la entrada y la salida
  • Configurar la entrada…
  • Calcular la diferencia entre el gradiente y los errores
  • Ajustar el peso y el sesgo según el resultado

2. Flexible

El algoritmo de retropropagación es flexible, ya que no se requieren conocimientos complejos sobre la programación de la red. Si tienes poco conocimiento sobre el aprendizaje de las máquinas, no lo encontrarás intimidante.

3. No hay parámetros para la sintonía

No tienes que añadir ningún parámetro para girar la salida. Sin embargo, sólo tienes que configurar la entrada. Una vez configurada la entrada, el algoritmo se ejecutará a través de las redes y calculará el peso aplicando un descenso de gradiente.

4. Funciona mayormente

La retropropagación es un método estándar que en su mayoría funciona según el método estándar. No es necesario construir métodos complejos. Simplemente tienes que construir las redes neuronales artificiales y establecer la entrada.

5. No hay necesidad de aprender características adicionales

No tienes que aprender las características adicionales para la funcionalidad de la retropropagación. Su conocimiento sobre el aprendizaje de la máquina le ayudará mucho en la configuración del programa.

Conclusión

La retropropagación ayuda a simplificar la estructura de la red artificial, con el peso teniendo un efecto mínimo en la red. Para crear la relación entre las neuronas ocultas y la entrada, sólo hay que aprender el valor de activación. Puede utilizar la retropropagación para los proyectos con redes profundas y tiene más posibilidades de error, como el reconocimiento de voz y la proyección de imágenes.