Python - Backpropagation v neurónových sieťach

Backpropagation (spätné šírenie chyby) je algoritmus učenia v neurónových sieťach, ktorý sa používa na adaptáciu váh v sieti, aby sa minimalizovala chyba predikcie na výstupe siete. Proces backpropagation sa skladá z dvoch hlavných krokov. Prvým krokom je dopredné šírenie, ktoré spočíva v tom, že vstupné dáta sú poslané sieťou a vypočítajú sa výstupy pre každý neurón v sieti. Druhým krokom je spätné šírenie chyby, ktoré sa používa na prispôsobenie váh siete na základe vypočítanej chyby predikcie. V praxi sa backpropagation používa na výpočet gradientu cieľovej funkcie vzhľadom na každý parameter v sieti. Tento gradient sa potom použije na aktualizáciu váh siete pomocou optimalizačnej metódy, ako je napríklad gradientný zostup. Tým sa postupne minimalizuje chyba siete a zlepšuje sa jej schopnosť predikovať. Backpropagation sa používa v rôznych typoch neurónových sietí vrátane viacvrstvových perceptrónov, konvolučných sietí a rekurentných sietí. Je to jeden z najdôležitejších algoritmov v strojovom učení a umožňuje trénovať neurónové siete, ktoré sú schopné vykonávať zložité úlohy ako napríklad rozpoznávanie obrazov alebo prekladanie jazyka. Toto školenie by mohlo byť vhodné pre stredne pokročilých až pokročilých účastníkov s predchádzajúcimi skúsenosťami v programovaní a základmi strojového učenia. Väčší dôraz by sa mal klásť na praktické cvičenia a vytváranie vlastných neurónových sietí.

Naučiť sa využívať AI je kľúčový krok do budúcnosti