名前が示すように、バックプロパゲーションはアルゴリズムこれにより、エラーが出力ノードから入力ノードに逆伝播されます。したがって、これは単に「エラーの後方伝播」と呼ばれます。このアプローチは、人間の脳の分析から開発されました。音声認識、文字認識、署名検証、人間の顔認識は、ニューラルネットワークの興味深いアプリケーションの一部です。ニューラルネットワークは教師あり学習を経て、ネットワークを通過する入力ベクトルが出力ベクトルを生成します。この出力ベクトルは、目的の出力に対して検証されます。結果が出力ベクトルと一致しない場合、エラーレポートが生成されます。エラーレポートに基づいて、目的の出力が得られるように重みが調整されます。

人工ニューラルネットワークとは何ですか？

アン人工ニューラルネットワーク教師あり学習ルールを採用して、効率的かつ強力になります。ニューラルネットワークの情報は、2つの異なる方法で流れます。主に、モデルがトレーニングまたは学習されているとき、およびモデルが正常に動作しているとき–テストまたはタスクの実行に使用されます。さまざまな形式の情報が入力ニューロンを介してモデルに供給され、隠れニューロンのいくつかの層がトリガーされ、フィードフォワードネットワークとして知られる出力ニューロンに到達します。

すべてのニューロンが同時にトリガーされるわけではないため、左側から入力を受け取るニューロンは、隠れ層を通過するときに重みが乗算されます。ここで、すべてのニューロンからのすべての入力を合計し、合計が特定のしきい値レベルを超えると、サイレントのままだったニューロンがトリガーされて接続されます。

人工ニューラルネットワークが学習する方法は、それが間違ったことを学び、正しいことをすることであり、これはフィードバックとして知られています。人工ニューラルネットワークは、フィードバックを使用して、何が正しく、何が間違っているかを学習します。

バックプロパゲーションとは何ですか？

定義： バックプロパゲーションは、ニューラルネットワークをトレーニングするための重要なメカニズムです。これは、前の反復で生成されたエラー率に関して、ニューラルネットワーク（この記事ではモデルと呼ばれる）の重みを微調整するために使用されるメカニズムです。これは、ネットがミスを犯したかどうかを予測した直後にモデルに伝えるメッセンジャーに似ています。

バックプロパゲーション-ニューラルネットワーク

ニューラルネットワークでのバックプロパゲーションはトランスミッション情報を収集し、この情報を、推測が行われたときにモデルによって生成されたエラーに関連付けます。この方法は、損失関数とも呼ばれるエラーを減らすことを目的としています。

バックプロパゲーションのしくみ–単純なアルゴリズム

深層学習におけるバックプロパゲーションは、人工ニューラルネットワークをトレーニングするための標準的なアプローチです。それが機能する方法は次のとおりです–最初にニューラルネットワークが設計されるとき、ランダムな値が重みとして割り当てられます。ユーザーは、割り当てられた重み値が正しいか、モデルに適合しているかどうかわかりません。その結果、モデルは実際の出力または期待される出力とは異なる値を出力します。これはエラー値です。

最小限のエラーで適切な出力を取得するには、モデルを適切なデータセットまたはパラメーターでトレーニングし、予測するたびにその進行状況を監視する必要があります。ニューラルネットワークはエラーと関係があるため、パラメーターが変更されるたびにエラーも変更されます。バックプロパゲーションは、デルタルールまたは勾配降下法と呼ばれる手法を使用して、モデルのパラメーターを変更します。

上の図はバックプロパゲーションの動作を示しており、その動作を以下に示します。

入力の「X」は、事前に接続されたパスから到達します
「W」、実際の重みは入力をモデル化するために使用されます。 Wの値はランダムに割り当てられます
すべてのニューロンの出力は、入力層、隠れ層、出力層の転送伝播によって計算されます。
誤差は、方程式を使用して出力で計算されます。出力層と非表示層を逆方向に伝搬し、重みを調整して誤差を減らします。

再び前方に伝播して、出力とエラーを計算します。エラーが最小化されると、このプロセスは終了するか、逆方向に伝播して重みの値を調整します。

このプロセスは、エラーが最小になり、目的の出力が得られるまで繰り返されます。

なぜバックプロパゲーションが必要なのですか？

これは、特定のデータセットに関連するニューラルネットワークをトレーニングするために使用されるメカニズムです。いくつかの バックプロパゲーションの利点 です

シンプル、高速、プログラミングが簡単です
入力の数のみが調整され、他のパラメーターは調整されません
ネットワークに関する事前の知識は必要ありません
柔軟性があります
標準的なアプローチであり、効率的に機能します
ユーザーが特別な機能を学ぶ必要はありません

バックプロパゲーションネットワークの種類

バックプロパゲーションネットワークには2種類あります。以下のように分類されます。

静的バックプロパゲーション

静的バックプロパゲーションは、静的入力と静的出力のマッピングを作成することを目的としたネットワークの一種です。これらの種類のネットワークは、光学式文字認識（OCR）などの静的分類の問題を解決できます。

再発性バックプロパゲーション

反復バックプロパゲーションは、固定小数点学習で使用される別のタイプのネットワークです。反復的な逆伝播のアクティブ化は、固定値に達するまで転送されます。これに続いて、エラーが計算され、逆方向に伝播されます。 A ソフトウェア、NeuroSolutionsには、反復的なバックプロパゲーションを実行する機能があります。

主な違い：静的バックプロパゲーションは即時マッピングを提供しますが、反復バックプロパゲーションのマッピングは即時ではありません。

バックプロパゲーションのデメリット

バックプロパゲーションのデメリットは次のとおりです。

バックプロパゲーションは、ノイズの多いデータや不規則性に敏感である可能性があります
これのパフォーマンスは、入力データに大きく依存しています
トレーニングに過度の時間が必要
ミニバッチの代わりにバックプロパゲーションのためのマトリックスベースの方法の必要性

バックプロパゲーションのアプリケーション

アプリケーションは

ニューラルネットワークは、単語と文の各文字を発話するように訓練されています
それはの分野で使用されます音声認識
文字や顔認識の分野で使用されています

よくある質問

1）。ニューラルネットワークでバックプロパゲーションが必要なのはなぜですか？

これは、特定のデータセットに関連するニューラルネットワークをトレーニングするために使用されるメカニズムです。

2）。バックプロパゲーションアルゴリズムの目的は何ですか？

このアルゴリズムの目的は、ニューラルネットワークのトレーニングメカニズムを作成して、入力を適切な出力にマッピングするようにネットワークがトレーニングされるようにすることです。

3）。ニューラルネットワークの学習率はどれくらいですか？

学習率は、ニューラルネットワークの損失関数を最適化および最小化するというコンテキストで定義されます。これは、ニューラルネットワークが古いデータをオーバーライドすることによって新しいデータを学習できる速度を指します。

“テスラコイルは何に使用されましたか ”

4）。ニューラルネットワークはアルゴリズムですか？

はい。ニューラルネットワークは、パターンを識別するために設計された一連の学習アルゴリズムまたはルールです。

5）。ニューラルネットワークの活性化関数とは何ですか？

ニューラルネットワークの活性化関数は、合計に基づいてニューロンを活性化/トリガーするかどうかを決定します。

記事上で、バックプロパゲーションの概念ニューラルネットワークの概要は、読者が理解できる簡単な言語を使用して説明されています。この方法では、ニューラルネットワークは、生成されたエラーからトレーニングされ、自給自足になり、複雑な状況を処理します。ニューラルネットワークには、例を使って正確に学習する機能があります。