Обратное распространение — это метод, используемый при обучении искусственных нейронных сетей, который помогает им учиться на данных и улучшать свою производительность с течением времени. Это похоже на механизм обратной связи, который позволяет сети корректировать свои веса и смещения, чтобы делать более точные прогнозы.

Чтобы понять обратное распространение, давайте рассмотрим упрощенную нейронную сеть с тремя слоями: входной слой, скрытый слой и выходной слой. Каждый слой состоит из множества взаимосвязанных нейронов.

В процессе обучения мы предоставляем сети входные данные и сравниваем ее выходные прогнозы с желаемыми результатами. Основываясь на разнице между прогнозируемым и желаемым выходными данными, мы вычисляем значение ошибки.

Вот как работает обратное распространение шаг за шагом:

  1. Проход вперед:
  • Мы начинаем с передачи входных данных через сеть, слой за слоем, от входного слоя к выходному слою.
  • Каждый нейрон в сети получает взвешенную сумму своих входов, применяет функцию активации для получения выходных данных и передает их следующему слою.

2. Расчет погрешности:

  • Получив вывод сети, мы сравниваем его с желаемым выводом.
  • Разница между прогнозируемым результатом и желаемым результатом является ошибкой.

3. Обратный проход:

  • На этом этапе мы распространяем ошибку обратно по сети, чтобы обновить веса и смещения.
  • Мы начинаем с выходного слоя и движемся назад к входному слою.
  • Для каждого нейрона в каждом слое мы вычисляем его вклад в ошибку и соответствующим образом корректируем его веса и смещения.

4. Обновление веса и смещения:

  • Чтобы обновить веса и смещения, мы используем скорость обучения, которая контролирует величину внесенных изменений.
  • Веса и смещения корректируются в направлении, противоположном градиенту ошибки (отсюда и название «обратное распространение»), чтобы минимизировать ошибку.

5. Итерация:

  • Мы повторяем прямой проход, вычисление ошибок и обратный проход для каждого входа в наших обучающих данных.
  • Этот процесс обычно выполняется партиями или эпохами, когда мы обновляем веса и смещения после обработки подмножества или всех обучающих данных.

Повторяя эти шаги в течение нескольких итераций, сеть постепенно корректирует свои веса и смещения, стремясь минимизировать ошибку между прогнозируемыми выходными данными и желаемыми выходными данными. Таким образом, сеть учится делать более точные прогнозы и повышает свою производительность.