Метод обратного распространения ошибки (backpropagation) является одним из основных алгоритмов обучения нейронных сетей. Он используется для расчета градиента функции ошибки по весам сети, что позволяет обновлять эти веса в процессе обучения.
Алгоритм обратного распространения ошибки состоит из нескольких шагов:
1. Прямое распространение: Данные подаются на вход нейронной сети, и вычисляются значения активации каждого нейрона в сети. Процесс прямого распространения выполняется слой за слоем от входного слоя к выходному слою.
2. Вычисление ошибки: Оценивается разница между предсказанными значениями сети и желаемыми значениями (целевыми значениями) для заданного входа. Это значение ошибки определяется функцией потерь (loss function), которая зависит от конкретной задачи, решаемой сетью.
3. Обратное распространение ошибки: Градиент функции ошибки вычисляется путем применения правила цепочки (chain rule) для каждого веса в сети. Градиент показывает, как изменение каждого веса влияет на изменение значения ошибки.
4. Обновление весов: Вычисленные градиенты используются для обновления весов сети с целью минимизации ошибки. Обычно применяется метод градиентного спуска (gradient descent) или его модификации, где веса корректируются с определенным шагом (learning rate) в направлении, противоположном градиенту.
Этот процесс повторяется для всех обучающих примеров в выборке до достижения определенного критерия остановки, такого как достижение определенного количества эпох обучения или минимального значения ошибки.
Метод обратного распространения ошибки является ключевым алгоритмом обучения нейронных сетей и позволяет моделировать сложные функции, адаптируясь к данным через коррекцию весов.
И скорее всего что этот метод, обладает несомненным превосходством, по сравнению со способом обработки информации, который использует наш мозг.