A retropropagação é uma ferramenta ou algoritmo necessário para fazer melhorias quando se experimentam maus resultados da aprendizagem da máquina e da extracção de dados. Quando se fornecem muitos dados ao sistema e as soluções correctas por um modelo como as redes neurais artificiais, o sistema generalizará os dados e começará a encontrar os dados. Por exemplo, na imagiologia, faz-se uma máquina que aprende com os seus erros e melhora a funcionalidade após falha no desempenho de funções. O sistema irá encontrar a solução e, em caso de falha, adivinhar outra solução para o problema por si só.

No entanto, a formação de tais sistemas leva muito tempo, uma vez que a retropropagação continua a fazer a sua saída da rede numa árvore transversal e estrutura os dados. O uso mais comum da retropropagação é na aprendizagem de máquinas para treinar redes neurais artificiais. Este algoritmo utiliza a descida gradiente para o processo de aprendizagem, alterando o peso de cada erro. Abaixo, aprenderá como cada componente ajuda o algoritmo de retropropagação a funcionar correctamente:

Redes Neuronais Artificiais

Como o algoritmo de retropropagação surgiu tendo em mente a funcionalidade do cérebro humano, as redes neurais artificiais assemelham-se ao sistema neural do cérebro. Isso torna o processo de aprendizagem rápido e eficiente. Um único neurónio artificial recebe um sinal e depois transfere-o para os outros neurónios ocultos após processamento e treino. Há vários pesos na ligação de um neurónio a outro. As ligações são também conhecidas como bordas. O aumento e a diminuição do peso gerem a mudança na força dos sinais. O sinal transmite então para os neurónios de saída. Estes neurónios artificiais são também conhecidos como redes de alimentação.

Algoritmo de retropropagação

A retropropagação ajuda na formação de redes neurais artificiais. Quando as redes neuronais artificiais se formam, os valores dos pesos são atribuídos aleatoriamente. O utilizador estabelece pesos aleatórios porque não está ciente dos valores correctos. Quando o valor é diferente da rede de alimentação esperada, considere-o como um erro. O algoritmo é definido para que o modelo altere os parâmetros cada vez que a saída não é a esperada. O erro tem uma relação com redes neurais artificiais. Assim, quando o parâmetro muda, o erro também muda até a rede neural encontrar a saída desejada através do cálculo do gradiente de descida.

Descida de gradiente

Quando o algoritmo está a aprender com o erro, começa a encontrar o mínimo local. Encontra um mínimo local ao pisar negativamente a partir do ponto actual do gradiente. Por exemplo, se estiver preso numa montanha rodeado de nevoeiro a bloquear a sua visibilidade, precisará de uma forma de descer. No entanto, quando não consegue ver o caminho, pode localizar o mínimo de informação local que pode ter. Isso significa que estimará o caminho pelo método de descida por gradiente. Por este método, adivinhará o declive olhando para a posição actual da montanha onde se encontra. Depois, descerá a montanha procedendo na direcção descendente. Suponhamos que utiliza uma ferramenta de medição para medir a inclinação. Precisará de menos tempo para chegar ao fim da montanha.

Neste exemplo:

  • É o algoritmo de retropropagação,
  • O caminho que utilizará para viajar para baixo são as redes neurais artificiais,
  • A inclinação é o palpite que o algoritmo vai fazer,
  • A ferramenta de medição é o cálculo que o algoritmo irá utilizar para calcular a inclinação.
  • A sua direcção será o declive
  • O tempo necessário para descer a montanha é a taxa de aprendizagem do algoritmo de retropropagação.

Benefícios da retropropagação

Há inúmeros benefícios da retropropagação. No entanto, abaixo encontrará os benefícios mais comuns e proeminentes da utilização de um algoritmo de retropropagação para aprender com os erros com as redes neurais artificiais:

1. Fácil de utilizar e rápido

A retropropagação é um método simples e de fácil utilização. Uma vez entendido o conceito, é possível executar o programa facilmente. Além disso, o processo de aprendizagem deste algoritmo é rápido e tenta automaticamente encontrar a solução de erro. Aqui estão os passos explicados facilmente para compreender o método:

  • Construir redes neurais artificiais
  • Ajustar o enviesamento e o peso aleatoriamente
  • Resolver a entrada e saída
  • Definir a entrada
  • Calcular a diferença entre o gradiente e os erros
  • Ajustar o peso e o enviesamento de acordo com o resultado

2. Flexível

O algoritmo de retropropagação é flexível, uma vez que não há necessidade de conhecimentos complexos sobre a programação da rede. Se tiver pouco conhecimento da aprendizagem da máquina, não o achará intimidante.

3. Sem Parâmetros de Afinação

Não é necessário adicionar quaisquer parâmetros para girar a saída. No entanto, só tem de definir a entrada. Uma vez definida a entrada, o algoritmo correrá através das redes e calculará o peso através da aplicação de descida de gradiente.

4. Funciona Principalmente

A retropropagação é um método padrão que funciona na sua maioria de acordo com o método padrão. Não é necessário construir métodos complexos. Tem simplesmente de construir as redes neurais artificiais e definir o input.

5. Não há necessidade de aprender características extra

Não é necessário aprender as características extra para a funcionalidade da retropropagação. Os seus conhecimentos sobre a aprendizagem da máquina ajudá-lo-ão muito na configuração do programa.

Conclusão

A retropropagação ajuda a simplificar a estrutura da rede artificial, com o peso a ter um efeito mínimo na rede. Para criar a relação entre os neurónios ocultos e o input, basta aprender o valor de activação. Pode utilizar a retropropagação para os projectos com redes profundas e ter mais hipóteses de erro, como o reconhecimento da fala e o rastreio de imagem.