Backpropagacja jest niezbędnym narzędziem lub algorytmem do wprowadzania usprawnień w przypadku uzyskania złych wyników w nauce maszynowej i eksploracji danych. Kiedy dostarczasz wiele danych do systemu i poprawnych rozwiązań przez model, taki jak sztuczne sieci neuronowe, system uogólnia dane i zaczyna je znajdować. Na przykład, w obrazowaniu tworzysz maszynę, która uczy się na błędach i poprawia funkcjonalność po niepowodzeniu w wykonywaniu funkcji. System opracuje rozwiązanie, a po jego awarii sam odgadnie inne rozwiązanie problemu.

Szkolenie takich systemów zajmuje jednak dużo czasu, ponieważ backpropagagacja ciągle robi swoje wyjście z sieci na poprzecznym drzewie i strukturalizuje dane. Backpropagacja jest najczęściej stosowana w uczeniu maszynowym do szkolenia sztucznych sieci neuronowych. Algorytm ten wykorzystuje gradientowe opadanie do procesu uczenia się poprzez zmianę wagi każdego błędu. Poniżej dowiesz się, jak każdy komponent pomaga w prawidłowym działaniu algorytmu backpropagacji:

Sztuczne sieci neuronowe

Ponieważ algorytm backpropagacji powstał z myślą o funkcjonalności ludzkiego mózgu, sztuczne sieci neuronowe przypominają układ nerwowy mózgu. To sprawia, że proces uczenia się jest szybki i efektywny. Pojedynczy sztuczny neuron odbiera sygnał, a następnie przenosi go do innych ukrytych neuronów po przetworzeniu i przeszkoleniu. Na połączeniu jednego neuronu z drugim występują różne ciężary. Połączenia te nazywane są również krawędziami. Wzrost i spadek wagi zarządza zmianą siły sygnałów. Sygnał jest następnie przekazywany do neuronów wyjściowych. Te sztuczne neurony znane są również jako sieci zasilające.

Algorytm backpropagacji

Backpropagacja pomaga w treningu sztucznych sieci neuronowych. Kiedy tworzą się sztuczne sieci neuronowe, wartości ciężarów są losowo przypisywane. Użytkownik ustawia losowe wagi, ponieważ nie zna prawidłowych wartości. Gdy wartość ta różni się od oczekiwanej sieci zasilającej, należy ją uznać za błąd. Algorytm jest tak ustawiony, że model zmienia parametry za każdym razem, gdy wyjście nie jest oczekiwane. Błąd ma związek ze sztucznymi sieciami neuronowymi. Tak więc gdy parametr się zmienia, to błąd zmienia się również do momentu, gdy sieć neuronowa znajdzie pożądane wyjście poprzez obliczenie zejścia gradientu.

Zejście gradientowe (Gradient Descent)

Kiedy algorytm uczy się na podstawie błędu, zaczyna znajdować lokalne minimum. Znajduje lokalne minimum poprzez negatywne przejście od aktualnego punktu nachylenia. Na przykład, jeśli utkniesz na górze otoczonej mgłą blokującą widoczność, będziesz potrzebował sposobu, aby zejść w dół. Jeśli jednak nie widzisz ścieżki, możesz zlokalizować minimum lokalnych informacji, które możesz mieć. Oznacza to, że ścieżka zostanie oszacowana metodą zjazdów nachylonych. Za pomocą tej metody można odgadnąć stromość, patrząc na aktualną pozycję góry w miejscu, w którym się znajdujemy. Następnie zejdziesz w dół góry, idąc w dół. Załóżmy, że do pomiaru stromości użyjesz narzędzia pomiarowego. Będziesz potrzebował mniej czasu, aby dotrzeć do końca góry.

W tym przykładzie:

  • Jesteś algorytmem backpropagacji,
  • Ścieżka, którą będziesz jechał w dół, to sztuczne sieci neuronowe,
  • Stromość jest zgadywanką, którą zrobi algorytm,
  • Narzędzie pomiarowe jest obliczeniem, którego algorytm użyje do obliczenia stromości.
  • Twoim kierunkiem będzie gradient
  • Czas potrzebny na dotarcie w dół góry to tempo nauki algorytmu backpropagacji.

Korzyści z backpropagacji

Istnieje wiele korzyści płynących z rozrzucania wstecznego. Jednak poniżej przedstawiamy najczęstsze i najbardziej widoczne korzyści wynikające z zastosowania algorytmu backpropagacji w celu wyciągnięcia wniosków z błędów w sztucznych sieciach neuronowych:

1. Przyjazny dla użytkownika i szybki

Backpropagacja jest prostą i przyjazną dla użytkownika metodą. Po zrozumieniu koncepcji, można łatwo uruchomić program. Co więcej, proces uczenia się tego algorytmu jest szybki i automatycznie próbuje znaleźć rozwiązanie problemu błędu. Oto kroki wyjaśnione w prosty sposób, aby zrozumieć tę metodę:

  • Budowanie sztucznych sieci neuronowych
  • Regulacja nachylenia i wagi w sposób losowy
  • Rozwiązanie wejścia i wyjścia
  • Ustawienie wejścia
  • Obliczyć różnicę między gradientem a błędami
  • Dostosuj wagę i odchylenie zgodnie z wynikiem

2. Elastyczny

Algorytm backpropagacji jest elastyczny, ponieważ nie wymaga skomplikowanej wiedzy na temat programowania sieci. Jeśli posiadasz niewielką wiedzę na temat uczenia się maszynowego, nie będzie to dla Ciebie zastraszające.

3. Brak parametrów strojenia

Nie musisz dodawać żadnych parametrów, aby włączyć wyjście. Musisz tylko ustawić wejście. Po ustawieniu wejścia, algorytm uruchomi się w sieci i obliczy wagę poprzez zastosowanie gradientu opadania.

4. Działa Głównie

Backpropagacja jest metodą standardową, która w większości przypadków działa zgodnie z metodą standardową. Nie musisz konstruować skomplikowanych metod. Musisz po prostu skonstruować sztuczne sieci neuronowe i ustawić wejście.

5. Nie musisz uczyć się dodatkowych funkcji.

Nie musisz uczyć się dodatkowych funkcji dla funkcji backpropagacji. Twoja wiedza na temat uczenia się maszynowego bardzo pomoże Ci w konfiguracji programu.

Wniosek

Backpropagacja pomaga uprościć strukturę sztucznej sieci, przy czym waga ma minimalny wpływ na sieć. Aby utworzyć relację pomiędzy ukrytymi neuronami a wejściem, wystarczy poznać wartość aktywacji. Możesz użyć backpropagacji do projektów z głębokimi sieciami i mieć większe szanse na błędy, takie jak rozpoznawanie mowy i przesiewanie obrazów.