Backpropagatie is een noodzakelijk hulpmiddel of algoritme om verbeteringen aan te brengen wanneer u slechte resultaten ondervindt van machinaal leren en datamining. Wanneer u veel gegevens aan het systeem levert en de juiste oplossingen door een model zoals kunstmatige neurale netwerken, zal het systeem de gegevens veralgemenen en beginnen met het vinden van de gegevens. In beeldvorming maak je bijvoorbeeld een machine die leert van zijn fouten en de functionaliteit verbetert na het niet uitvoeren van functies. Het systeem werkt de oplossing uit en raadt na het uitvallen een andere oplossing voor het probleem aan.

Het trainen van dergelijke systemen kost echter veel tijd, omdat backpropagatie de output van het netwerk blijft maken op een transversale boom en de gegevens structureert. Backpropagatie wordt vooral gebruikt bij het machinaal leren om kunstmatige neurale netwerken te trainen. Dit algoritme maakt gebruik van gradiëntafname voor het leerproces door het gewicht van elke fout te veranderen. Hieronder leer je hoe elk onderdeel het backpropagatiealgoritme goed werkt:

Kunstmatige neurale netwerken

Omdat het Backpropagation-algoritme tot stand is gekomen met de functionaliteit van het menselijk brein in gedachten, lijken de kunstmatige neurale netwerken op het neurale systeem van de hersenen. Dat maakt het leerproces snel en efficiënt. Een enkel kunstmatig neuron ontvangt een signaal en geeft dit na verwerking en training door aan de andere verborgen neuronen. Er zijn verschillende gewichten bij de verbinding van het ene neuron met het andere. De verbindingen worden ook wel randen genoemd. De toename en afname van het gewicht beheren de verandering in de sterkte van de signalen. Het signaal gaat dan over naar de uitgangsneuronen. Deze kunstmatige neuronen worden ook wel feedforward netwerken genoemd.

Backpropagatie Algoritme

Backpropagatie helpt bij het trainen van kunstmatige neurale netwerken. Wanneer kunstmatige neurale netwerken worden gevormd, worden de waarden van de gewichten willekeurig toegewezen. De gebruiker stelt willekeurige gewichten in omdat hij zich niet bewust is van de juiste waarden. Wanneer de waarde afwijkt van het verwachte feedforward netwerk, beschouw dit dan als een fout. Het algoritme wordt zo ingesteld dat het model de parameters verandert telkens als de output niet de verwachte is. De fout heeft een relatie met kunstmatige neurale netwerken. Dus als de parameter verandert, verandert de fout ook totdat het neurale netwerk de gewenste output vindt door de gradiëntdaling te berekenen.

Gradiëntdaling

Wanneer het algoritme van de fout leert, begint het met het vinden van het lokale minimum. Het vindt een lokaal minimum door negatief te stappen vanuit het huidige punt van de gradiënt. Als je bijvoorbeeld vastzit op een berg die omgeven is door mist die je zicht blokkeert, heb je een manier nodig om naar beneden te komen. Als je het pad echter niet kunt zien, kun je de minimale lokale informatie vinden die je kunt hebben. Dat betekent dat je het pad inschat op basis van de hellingsdalingsmethode. Bij deze methode raadt u de steilheid door te kijken naar de huidige positie van de berg waar u staat. Daarna ga je de berg af door in de neerwaartse richting te gaan. Stel dat je een meetinstrument gebruikt om de steilte te meten. U zult minder tijd nodig hebben om het einde van de berg te bereiken.

In dit voorbeeld:

– bent u het Backpropagation-algoritme,
– Het pad dat je zult gebruiken om naar beneden te reizen is de kunstmatige neurale netwerken,
– De steilheid is de gok die het algoritme zal maken,
– Het meetinstrument is de berekening die het algoritme zal gebruiken om de steilheid te berekenen.
– Uw richting zal de helling zijn
– De tijd die je nodig hebt om de berg af te gaan is de leersnelheid van het backpropagation-algoritme.

Voordelen van Backpropagation

Er zijn tal van voordelen van backpropagatie. Hieronder vindt u echter de meest voorkomende en meest prominente voordelen van het gebruik van een Backpropagation-algoritme om te leren van de fouten met de kunstmatige neurale netwerken:

1. Gebruiksvriendelijk en snel

Backpropagatie is een eenvoudige en gebruiksvriendelijke methode. Zodra u het concept begrijpt, kunt u het programma eenvoudig uitvoeren. Bovendien is het leerproces van dit algoritme snel en probeert het automatisch de foutoplossing te vinden. Hier zijn de stappen uitgelegd om de methode gemakkelijk te begrijpen:

– Bouw kunstmatige neurale netwerken
– Pas de bias en het gewicht willekeurig aan
– De in- en uitvoer oplossen
– Stel de ingang in
– Bereken het verschil tussen het verloop en de fouten
– Pas het gewicht en de bias aan volgens het resultaat

2. Flexibele

Het Backpropagation-algoritme is flexibel, omdat er geen complexe kennis over het programmeren van het netwerk nodig is. Als je weinig kennis hebt over het leren van machines, zul je het niet intimiderend vinden.

3. Geen parameters voor tuning

U hoeft geen parameters toe te voegen om de uitgang te draaien. U hoeft echter alleen de ingang in te stellen. Zodra de invoer is ingesteld, zal het algoritme door de netwerken lopen en het gewicht berekenen door gradiëntdaling toe te passen.

4. Werkt meestal

Backpropagatie is een standaardmethode die meestal volgens de standaardmethode werkt. Je hoeft geen complexe methoden te construeren. Je hoeft alleen maar de kunstmatige neurale netwerken te construeren en de input in te stellen.

5. Geen noodzaak om extra functies te leren

U hoeft de extra functies voor de functionaliteit van de backpropagatie niet te leren. Uw kennis over machinaal leren zal u veel helpen bij het opzetten van het programma.

Conclusie

Backpropagatie helpt de structuur van het kunstmatige netwerk te vereenvoudigen, waarbij het gewicht een minimaal effect heeft op het netwerk. Om de relatie tussen verborgen neuronen en de input te creëren, hoeft u alleen maar de activeringswaarde te leren. Je kunt backpropagatie gebruiken voor de projecten met diepe netwerken en hebt meer kans op fouten, zoals spraakherkenning en beeldscreening.