Il backpropagation è uno strumento o un algoritmo necessario per apportare miglioramenti quando si riscontrano cattivi risultati di machine learning e data mining. Quando si forniscono molti dati al sistema e le soluzioni corrette da un modello come le reti neurali artificiali, il sistema generalizza i dati e inizia a trovare i dati. Ad esempio, nell’imaging, si realizza una macchina che impara dai suoi errori e migliora la funzionalità dopo il mancato svolgimento delle funzioni. Il sistema elaborerà la soluzione e, in caso di fallimento, indovinare un’altra soluzione al problema da solo.
Tuttavia, l’addestramento di tali sistemi richiede molto tempo poiché il backpropagation continua a fare il suo output della rete su un albero trasversale e struttura i dati. L’uso più comune del backpropagation è nell’apprendimento automatico per addestrare le reti neurali artificiali. Questo algoritmo usa la discesa a gradiente per il processo di apprendimento modificando il peso di ogni errore. Di seguito, imparerete come ogni componente aiuta l’algoritmo di backpropagazione a funzionare correttamente:
Reti Neurali Artificiali
Come l’algoritmo di Backpropagation è nato tenendo presente la funzionalità del cervello umano, le reti neurali artificiali assomigliano al sistema neurale del cervello. Questo rende il processo di apprendimento veloce ed efficiente. Un singolo neurone artificiale riceve un segnale e lo trasferisce agli altri neuroni nascosti dopo l’elaborazione e l’addestramento. Ci sono vari pesi alla connessione di un neurone ad un altro. Le connessioni sono anche note come bordi. L’aumento e la diminuzione del peso gestiscono la variazione della forza dei segnali. Il segnale viene poi trasmesso ai neuroni in uscita. Questi neuroni artificiali sono anche noti come reti di alimentazione.
Algoritmo di retropropagazione
Il backpropagation aiuta ad allenare le reti neurali artificiali. Quando si formano reti neurali artificiali, i valori dei pesi vengono assegnati in modo casuale. L’utente imposta i pesi a caso perché non è a conoscenza dei valori corretti. Quando il valore è diverso dalla rete di feedforward prevista, considerarlo come un errore. L’algoritmo è impostato in modo che il modello cambi i parametri ogni volta che l’output non è quello atteso. L’errore ha una relazione con le reti neurali artificiali. Così quando il parametro cambia, l’errore cambia anche l’errore fino a quando la rete neurale trova l’uscita desiderata calcolando la discesa del gradiente.
Discesa del gradiente
Quando l’algoritmo sta imparando dall’errore, inizia a trovare il minimo locale. Esso trova un minimo locale passando negativamente dal punto corrente del gradiente. Per esempio, se si è bloccati su una montagna circondata dalla nebbia che blocca la visibilità, è necessario un modo per scendere. Tuttavia, quando non si riesce a vedere il sentiero, è possibile individuare le informazioni locali minime che si possono avere. Ciò significa che stimerai il percorso in base al metodo di discesa in gradiente. Con questo metodo, potrete indovinare la pendenza guardando la posizione attuale della montagna in cui vi trovate. Poi vi sposterete giù per la montagna procedendo nella direzione di discesa. Supponiamo di utilizzare uno strumento di misura per misurare la pendenza. Avrete bisogno di meno tempo per raggiungere la fine della montagna.
In questo esempio:
- Voi siete l’algoritmo di Backpropagation,
- Il percorso che utilizzerete per scendere è quello delle reti neurali artificiali,
- La ripidezza è l’ipotesi che l’algoritmo farà,
- Lo strumento di misura è il calcolo che l’algoritmo utilizzerà per calcolare la pendenza.
- La direzione sarà la pendenza
- Il tempo necessario per scendere dalla montagna è il tasso di apprendimento dell’algoritmo di backpropagazione.
Vantaggi del Backpropagation
I vantaggi del backpropagation sono numerosi. Tuttavia, qui sotto troverete i vantaggi più comuni ed evidenti dell’utilizzo di un algoritmo di Backpropagation per imparare dagli errori con le reti neurali artificiali:
1. Facile da usare e veloce
La retropagazione è un metodo semplice e facile da usare. Una volta compreso il concetto, è possibile eseguire il programma facilmente. Inoltre, il processo di apprendimento di questo algoritmo è veloce e cerca automaticamente di trovare la soluzione all’errore. Ecco i passi spiegati facilmente per comprendere il metodo:
- Costruire reti neurali artificiali
- Regolare la polarizzazione e il peso in modo casuale
- Risolvere l’ingresso e l’uscita
- Impostare l’ingresso
- Calcolare la differenza tra il gradiente e gli errori
- Regolare il peso e la polarizzazione come da risultato
2. Flessibile
L’algoritmo di Backpropagation è flessibile in quanto non è richiesta una conoscenza complessa della programmazione della rete. Se si ha poca conoscenza dell’apprendimento automatico, non lo si trova intimidatorio.
3. Nessun parametro per la sintonizzazione
Non è necessario aggiungere alcun parametro per ruotare l’uscita. Tuttavia, è sufficiente impostare solo l’ingresso. Una volta impostato l’ingresso, l’algoritmo attraverserà le reti e calcolerà il peso applicando la discesa a gradiente.
4. Funziona principalmente
La retropropagazione è un metodo standard che funziona per lo più secondo il metodo standard. Non è necessario costruire metodi complessi. Si devono semplicemente costruire le reti neurali artificiali e impostare gli input.
5. Non c’è bisogno di imparare caratteristiche extra
Non è necessario imparare le caratteristiche extra per la funzionalità del backpropagation. Le vostre conoscenze in materia di machine learning vi aiuteranno molto nell’impostazione del programma.
Conclusione
La retropropagazione aiuta a semplificare la struttura della rete artificiale, con il peso che ha un effetto minimo sulla rete. Per creare la relazione tra i neuroni nascosti e l’input, è sufficiente imparare il valore di attivazione. È possibile utilizzare la backpropagation per i progetti con reti profonde e avere maggiori possibilità di errore, come il riconoscimento vocale e lo screening delle immagini.
