La rétropropagation est un outil ou un algorithme nécessaire pour apporter des améliorations lorsque l’apprentissage machine et l’exploration des données donnent de mauvais résultats. Lorsque vous fournissez beaucoup de données au système et les solutions correctes par un modèle tel que les réseaux neuronaux artificiels, le système généralisera les données et commencera à les trouver. Par exemple, en imagerie, vous fabriquez une machine qui apprend de ses erreurs et améliore ses fonctionnalités après avoir échoué dans ses fonctions. Le système va trouver la solution et, en cas d’échec, deviner par lui-même une autre solution au problème.

Cependant, la formation de tels systèmes prend beaucoup de temps car la rétropropagation continue à faire sa sortie du réseau sur un arbre transversal et structure les données. L’utilisation la plus courante de la rétropropagation est l’apprentissage machine pour former des réseaux neuronaux artificiels. Cet algorithme utilise la descente de gradient pour le processus d’apprentissage en changeant le poids de chaque erreur. Ci-dessous, vous apprendrez comment chaque composant aide l’algorithme de rétropropagation à fonctionner correctement :

Réseaux neuronaux artificiels

Comme l’algorithme de rétropropagation est apparu en tenant compte de la fonctionnalité du cerveau humain, les réseaux neuronaux artificiels ressemblent au système neuronal du cerveau. Cela rend le processus d’apprentissage rapide et efficace. Un seul neurone artificiel reçoit un signal et le transfère ensuite aux autres neurones cachés après traitement et entraînement. La connexion d’un neurone à un autre est soumise à différents poids. Ces connexions sont également connues sous le nom d’arêtes. L’augmentation et la diminution du poids gèrent le changement de la force des signaux. Le signal est ensuite transmis aux neurones de sortie. Ces neurones artificiels sont également connus sous le nom de réseaux de feedforward.

Algorithme de rétropropagation

La rétropropagation permet de former des réseaux neuronaux artificiels. Lorsque des réseaux neuronaux artificiels se forment, les valeurs des poids sont assignées de manière aléatoire. L’utilisateur fixe des poids aléatoires parce qu’il ne connaît pas les valeurs correctes. Lorsque la valeur est différente de celle du réseau de rétrodiffusion attendu, il faut la considérer comme une erreur. L’algorithme est réglé de telle sorte que le modèle change les paramètres chaque fois que la sortie n’est pas celle attendue. L’erreur a un rapport avec les réseaux neuronaux artificiels. Ainsi, lorsque le paramètre change, l’erreur change également jusqu’à ce que le réseau neuronal trouve la sortie souhaitée en calculant la descente du gradient.

Descente de gradient

Lorsque l’algorithme apprend de l’erreur, il commence à trouver le minimum local. Il trouve un minimum local en partant en négatif du point actuel du gradient. Par exemple, si vous êtes bloqué sur une montagne entourée de brouillard qui vous empêche de voir, vous aurez besoin d’un moyen de descendre. Cependant, lorsque vous ne pouvez pas voir le chemin, vous pouvez trouver le minimum local dont vous pouvez disposer. Cela signifie que vous estimerez le chemin par la méthode de la descente par gradient. Par cette méthode, vous devinerez la pente en regardant la position actuelle de la montagne où vous vous trouvez. Ensuite, vous descendrez de la montagne en procédant dans le sens de la descente. Supposons que vous utilisiez un outil de mesure pour évaluer la pente. Vous aurez besoin de moins de temps pour atteindre l’extrémité de la montagne.

Dans cet exemple :

  • Vous êtes l’algorithme de rétropropagation,
  • Le chemin que vous utiliserez pour descendre est celui des réseaux neuronaux artificiels,
  • La pente est la supposition que l’algorithme fera,
  • L’outil de mesure est le calcul que l’algorithme utilisera pour calculer la pente.
  • Votre direction sera la pente
  • Le temps nécessaire pour descendre de la montagne est le taux d’apprentissage de l’algorithme de rétropropagation.

Avantages de la rétropropagation

Les avantages de la rétropropagation sont nombreux. Cependant, vous trouverez ci-dessous les avantages les plus courants et les plus importants de l’utilisation d’un algorithme de rétropropagation pour tirer des enseignements des erreurs commises avec les réseaux neuronaux artificiels :

1. Convivialité et rapidité

La rétropropagation est une méthode simple et conviviale. Une fois que vous avez compris le concept, vous pouvez exécuter le programme facilement. De plus, le processus d’apprentissage de cet algorithme est rapide et essaie automatiquement de trouver la solution à l’erreur. Voici les étapes expliquées facilement pour comprendre la méthode :

  • Construire des réseaux de neurones artificiels
  • Ajuster le biais et le poids de manière aléatoire
  • Résoudre l’entrée et la sortie
  • Définir l’entrée
  • Calculer la différence entre le gradient et les erreurs
  • Ajuster le poids et le biais en fonction du résultat

2. Flexible

L’algorithme de rétropropagation est flexible car il n’est pas nécessaire d’avoir des connaissances complexes sur la programmation du réseau. Si vous n’avez que peu de connaissances en matière d’apprentissage machine, vous ne trouverez pas cela intimidant.

3. Pas de paramètres pour le réglage

Vous n’avez pas besoin d’ajouter de paramètres pour faire tourner la sortie. Cependant, vous devez seulement régler l’entrée. Une fois l’entrée définie, l’algorithme passera par les réseaux et calculera le poids en appliquant une descente de gradient.

4. Fonctionne principalement

La rétropropagation est une méthode standard qui fonctionne principalement selon la méthode standard. Il n’est pas nécessaire de construire des méthodes complexes. Il suffit de construire les réseaux de neurones artificiels et de définir l’entrée.

5. Pas besoin d’apprendre des fonctionnalités supplémentaires

Vous n’avez pas besoin d’apprendre les fonctions supplémentaires pour la fonctionnalité de la rétropropagation. Vos connaissances sur l’apprentissage machine vous aideront beaucoup à mettre en place le programme.

Conclusion

La rétropropagation permet de simplifier la structure du réseau artificiel, le poids ayant un effet minimal sur le réseau. Pour créer la relation entre les neurones cachés et l’entrée, il suffit d’apprendre la valeur d’activation. Vous pouvez utiliser la rétropropagation pour les projets comportant des réseaux profonds et présentant plus de risques d’erreur, comme la reconnaissance vocale et la projection d’images.