Retropropagació

De Viquipèdia
Salta a la navegació Salta a la cerca
Fig.1 Esquema de blocs simplificat

La retropropagació, en l'àmbit de les xarxes neuronals artificials, és un mètode que s'empra per a calcular el gradient que és necessari aplicar als pesos o coeficients dels nodes de la xarxa. La retropropagació s'utilitza molt per a entrenar xarxes d'aprenentatge profund. La retropropagació és un cas especial d'una tècnica més general anomenada derivació automàtica, on s'ajusten els coeficients de les neurones tot calculant amb l'algorisme del gradient descendent. [1] [2] [3]

Algorisme[modifica]

Seqüència : [4]

  1. Inicialització del model donant un valor a les entrades.
  2. Propagació (propagate forward) o càlcul dels valors de la sortida.
  3. Càlcul de la funció de pèrdues (sortida obtinguda menys sortida desitjada).
  4. DIferenciació o retropropagació dels errors de la sortida cap a l'entrada.
  5. Actualització del valor dels coeficienets o pesos de les neurones.
  6. Tornar al punt 2 tot iteraccionant fins a la convergència.

Referències[modifica]

  1. A., Nielsen, Michael «Neural Networks and Deep Learning» (en anglès). http://neuralnetworksanddeeplearning.com, 2015.
  2. MOAWAD, Assaad. «Neural networks and backpropagation explained in a simple way» (en anglès). https://medium.com/,+01-02-2018.+[Consulta: 14 novembre 2018].
  3. «What Is Backpropagation? | Training A Neural Network | Edureka» (en anglès). Edureka Blog, 07-12-2017.
  4. «Backpropagation | Brilliant Math & Science Wiki» (en anglès). https://brilliant.org.+[Consulta: 14 novembre 2018].