పేరు సూచించినట్లుగా, బ్యాక్‌ప్రొపగేషన్ ఒక అల్గోరిథం ఇది అవుట్పుట్ నోడ్ల నుండి ఇన్పుట్ నోడ్లకు లోపాలను ప్రచారం చేస్తుంది. అందువల్ల, దీనిని 'లోపాల వెనుకబడిన ప్రచారం' అని పిలుస్తారు. ఈ విధానం మానవ మెదడు యొక్క విశ్లేషణ నుండి అభివృద్ధి చేయబడింది. స్పీచ్ రికగ్నిషన్, క్యారెక్టర్ రికగ్నిషన్, సిగ్నేచర్ వెరిఫికేషన్, హ్యూమన్-ఫేస్ రికగ్నిషన్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌ల యొక్క ఆసక్తికరమైన అనువర్తనాలు. నాడీ నెట్‌వర్క్‌లు పర్యవేక్షించబడిన అభ్యాసం ద్వారా వెళతాయి, నెట్‌వర్క్ గుండా వెళుతున్న ఇన్పుట్ వెక్టర్ అవుట్పుట్ వెక్టర్‌ను ఉత్పత్తి చేస్తుంది. ఈ అవుట్పుట్ వెక్టర్ కావలసిన అవుట్పుట్కు వ్యతిరేకంగా ధృవీకరించబడుతుంది. ఫలితం అవుట్పుట్ వెక్టర్‌తో సరిపోలకపోతే, దోష నివేదిక సృష్టించబడుతుంది. లోపం నివేదిక ఆధారంగా, కావలసిన అవుట్పుట్ పొందడానికి బరువులు సర్దుబాటు చేయబడతాయి.
ఆర్టిఫిషియల్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ అంటే ఏమిటి?
ఒక కృత్రిమ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ సమర్థవంతంగా మరియు శక్తివంతంగా మారడానికి పర్యవేక్షించబడిన అభ్యాస నియమాన్ని ఉపయోగిస్తుంది. న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లలోని సమాచారం రెండు రకాలుగా ప్రవహిస్తుంది. ప్రధానంగా, మోడల్ శిక్షణ పొందినప్పుడు లేదా నేర్చుకునేటప్పుడు మరియు మోడల్ సాధారణంగా పనిచేసేటప్పుడు - పరీక్ష కోసం లేదా ఏదైనా పనిని చేయడానికి ఉపయోగించినప్పుడు. వివిధ రూపాల్లోని సమాచారం ఇన్పుట్ న్యూరాన్ల ద్వారా మోడల్‌లోకి ఇవ్వబడుతుంది, దాచిన న్యూరాన్ల యొక్క అనేక పొరలను ప్రేరేపిస్తుంది మరియు అవుట్పుట్ న్యూరాన్‌లను చేరుతుంది, దీనిని ఫీడ్‌ఫార్వర్డ్ నెట్‌వర్క్ అంటారు.
అన్ని న్యూరాన్లు ఒకే సమయంలో ప్రేరేపించనందున, ఎడమ నుండి ఇన్పుట్లను స్వీకరించే న్యూరాన్లు దాచిన పొరల గుండా ప్రయాణించేటప్పుడు బరువులతో గుణించబడతాయి. ఇప్పుడు, ప్రతి న్యూరాన్ నుండి అన్ని ఇన్పుట్లను జోడించండి మరియు మొత్తం ఒక నిర్దిష్ట స్థాయి స్థాయిని మించినప్పుడు, నిశ్శబ్దంగా ఉండిపోయిన న్యూరాన్లు ప్రేరేపిస్తాయి మరియు కనెక్ట్ అవుతాయి.
ఆర్టిఫిషియల్ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ నేర్చుకునే విధానం ఏమిటంటే, అది తప్పు చేసిన దాని నుండి నేర్చుకుంటుంది మరియు సరైనది చేస్తుంది మరియు దీనిని ఫీడ్‌బ్యాక్ అంటారు. కృత్రిమ న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు సరైనవి మరియు తప్పు ఏమిటో తెలుసుకోవడానికి అభిప్రాయాన్ని ఉపయోగిస్తాయి.
బ్యాక్‌ప్రొపగేషన్ అంటే ఏమిటి?
నిర్వచనం: బ్యాక్‌ప్రొపగేషన్ అనేది నాడీ నెట్‌వర్క్‌లకు శిక్షణ ఇచ్చే ముఖ్యమైన విధానం. ఇది మునుపటి పునరుక్తిలో ఉత్పత్తి చేయబడిన లోపం రేటుకు సంబంధించి నాడీ నెట్‌వర్క్ యొక్క బరువులను (ఈ వ్యాసంలో మోడల్‌గా సూచిస్తారు) చక్కగా ట్యూన్ చేయడానికి ఉపయోగించే విధానం. నెట్ పొరపాటు జరిగిందా లేదా it హించిన వెంటనే కాదా అని మోడల్‌కు చెప్పే దూత మాదిరిగానే ఉంటుంది.
బ్యాక్‌ప్రొపగేషన్-న్యూరల్-నెట్‌వర్క్
న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లలో బ్యాక్‌ప్రొపగేషన్ గురించి ప్రసార సమాచారం మరియు అంచనా వేసినప్పుడు మోడల్ సృష్టించిన లోపానికి ఈ సమాచారాన్ని సంబంధించినది. ఈ పద్ధతి లోపాన్ని తగ్గించడానికి ప్రయత్నిస్తుంది, దీనిని లాస్ ఫంక్షన్ అని పిలుస్తారు.
బ్యాక్‌ప్రొపగేషన్ ఎలా పనిచేస్తుంది - సాధారణ అల్గోరిథం
లోతైన అభ్యాసంలో బ్యాక్‌ప్రొపగేషన్ అనేది కృత్రిమ నాడీ నెట్‌వర్క్‌లకు శిక్షణ ఇవ్వడానికి ఒక ప్రామాణిక విధానం. ఇది పనిచేసే విధానం ఏమిటంటే - ప్రారంభంలో నాడీ నెట్‌వర్క్ రూపకల్పన చేసినప్పుడు, యాదృచ్ఛిక విలువలు బరువులుగా కేటాయించబడతాయి. కేటాయించిన బరువు విలువలు సరైనవేనా లేదా మోడల్‌కు సరిపోతాయా అనేది వినియోగదారుకు ఖచ్చితంగా తెలియదు. ఫలితంగా, మోడల్ వాస్తవ లేదా expected హించిన అవుట్పుట్ నుండి భిన్నమైన విలువను అందిస్తుంది, ఇది లోపం విలువ.
కనీస లోపంతో తగిన అవుట్పుట్ పొందడానికి, మోడల్ సంబంధిత డేటాసెట్ లేదా పారామితులపై శిక్షణ పొందాలి మరియు ప్రతిసారీ ts హించిన దాని పురోగతిని పర్యవేక్షించాలి. న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ లోపంతో సంబంధాన్ని కలిగి ఉంది, అందువలన, పారామితులు మారినప్పుడల్లా లోపం కూడా మారుతుంది. మోడల్‌లోని పారామితులను మార్చడానికి బ్యాక్‌ప్రొపగేషన్ డెల్టా రూల్ లేదా గ్రేడియంట్ డీసెంట్ అని పిలువబడే సాంకేతికతను ఉపయోగిస్తుంది.
పై రేఖాచిత్రం బ్యాక్‌ప్రొపగేషన్ యొక్క పనిని చూపిస్తుంది మరియు దాని పని క్రింద ఇవ్వబడింది.
- ఇన్‌పుట్‌ల వద్ద ‘ఎక్స్’ ముందే అనుసంధానించబడిన మార్గం నుండి చేరుతుంది
- ‘W’, ఇన్‌పుట్‌ను మోడల్ చేయడానికి నిజమైన బరువులు ఉపయోగించబడతాయి. W యొక్క విలువలు యాదృచ్ఛికంగా కేటాయించబడతాయి
- ప్రతి న్యూరాన్ యొక్క అవుట్పుట్ ఫార్వార్డింగ్ ప్రచారం ద్వారా లెక్కించబడుతుంది - ఇన్పుట్ లేయర్, హిడెన్ లేయర్ మరియు అవుట్పుట్ లేయర్.
- సమీకరణాన్ని ఉపయోగించి అవుట్‌పుట్‌ల వద్ద లోపం లెక్కించబడుతుంది అవుట్పుట్ మరియు దాచిన పొరల ద్వారా మళ్లీ వెనుకకు ప్రచారం చేయడం, లోపాన్ని తగ్గించడానికి బరువులు సర్దుబాటు చేయబడతాయి.
అవుట్పుట్ మరియు లోపాన్ని లెక్కించడానికి మళ్ళీ ముందుకు ప్రచారం చేయండి. లోపం కనిష్టీకరించబడితే, ఈ ప్రక్రియ ముగుస్తుంది, లేదంటే వెనుకకు ప్రచారం చేస్తుంది మరియు బరువు విలువలను సర్దుబాటు చేస్తుంది.
లోపం కనిష్టానికి తగ్గుతుంది మరియు కావలసిన అవుట్పుట్ పొందే వరకు ఈ ప్రక్రియ పునరావృతమవుతుంది.
మాకు బ్యాక్‌ప్రొపగేషన్ ఎందుకు అవసరం?
ఇది నిర్దిష్ట డేటాసెట్‌కు సంబంధించిన న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌కు శిక్షణ ఇవ్వడానికి ఉపయోగించే ఒక విధానం. వాటిలో కొన్ని బ్యాక్‌ప్రొపాగేషన్ యొక్క ప్రయోజనాలు ఉన్నాయి
- ఇది సరళమైనది, వేగవంతమైనది మరియు ప్రోగ్రామ్ చేయడం సులభం
- ఇన్పుట్ యొక్క సంఖ్యలు మాత్రమే ట్యూన్ చేయబడతాయి మరియు ఇతర పారామితులు కాదు
- నెట్‌వర్క్ గురించి ముందస్తు జ్ఞానం అవసరం లేదు
- ఇది సరళమైనది
- ప్రామాణిక విధానం మరియు సమర్థవంతంగా పనిచేస్తుంది
- వినియోగదారు ప్రత్యేక విధులను నేర్చుకోవలసిన అవసరం లేదు
బ్యాక్‌ప్రొపగేషన్ నెట్‌వర్క్ రకాలు
బ్యాక్‌ప్రొపగేషన్ నెట్‌వర్క్‌లు రెండు రకాలు. ఇది క్రింద వర్గీకరించబడింది:
స్టాటిక్ బ్యాక్‌ప్రొపగేషన్
స్టాటిక్ బ్యాక్‌ప్రొపగేషన్ అనేది ఒక రకమైన నెట్‌వర్క్, ఇది స్టాటిక్ అవుట్పుట్ కోసం స్టాటిక్ ఇన్పుట్ యొక్క మ్యాపింగ్‌ను ఉత్పత్తి చేయడమే. ఈ రకమైన నెట్‌వర్క్‌లు ఆప్టికల్ క్యారెక్టర్ రికగ్నిషన్ (OCR) వంటి స్టాటిక్ వర్గీకరణ సమస్యలను పరిష్కరించగలవు.
పునరావృత బ్యాక్‌ప్రొపగేషన్
పునరావృత బ్యాక్‌ప్రొపగేషన్ అనేది స్థిర-పాయింట్ అభ్యాసంలో ఉపయోగించే మరొక రకమైన నెట్‌వర్క్. పునరావృత బ్యాక్‌ప్రొపగేషన్‌లోని క్రియాశీలతలు స్థిర విలువను పొందే వరకు ముందుకు ఇవ్వబడతాయి. దీనిని అనుసరించి, లోపం లెక్కించబడుతుంది మరియు వెనుకకు ప్రచారం చేయబడుతుంది. జ సాఫ్ట్‌వేర్ , న్యూరో సొల్యూషన్స్ పునరావృత బ్యాక్‌ప్రొపగేషన్‌ను చేయగల సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉంటుంది.
ముఖ్య తేడాలు: స్టాటిక్ బ్యాక్‌ప్రొపగేషన్ తక్షణ మ్యాపింగ్‌ను అందిస్తుంది, అయితే పునరావృత బ్యాక్‌ప్రొపగేషన్ మ్యాపింగ్ తక్షణం కాదు.
బ్యాక్‌ప్రొపగేషన్ యొక్క ప్రతికూలతలు
బ్యాక్‌ప్రొపగేషన్ యొక్క ప్రతికూలతలు:
- బ్యాక్‌ప్రొపగేషన్ ధ్వనించే డేటా మరియు అవకతవకలకు సున్నితంగా ఉంటుంది
- దీని పనితీరు ఇన్పుట్ డేటాపై ఎక్కువగా ఆధారపడుతుంది
- శిక్షణ కోసం అధిక సమయం కావాలి
- మినీ-బ్యాచ్‌కు బదులుగా బ్యాక్‌ప్రొపగేషన్ కోసం మ్యాట్రిక్స్ ఆధారిత పద్ధతి అవసరం
బ్యాక్‌ప్రొపగేషన్ యొక్క అనువర్తనాలు
అనువర్తనాలు
- ఒక పదం మరియు వాక్యం యొక్క ప్రతి అక్షరాన్ని వివరించడానికి న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ శిక్షణ పొందుతుంది
- ఇది ఫీల్డ్‌లో ఉపయోగించబడుతుంది మాటలు గుర్తుపట్టుట
- ఇది పాత్ర మరియు ముఖ గుర్తింపు రంగంలో ఉపయోగించబడుతుంది
తరచుగా అడిగే ప్రశ్నలు
1). న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లలో మనకు బ్యాక్‌ప్రొపగేషన్ ఎందుకు అవసరం?
ఇది నిర్దిష్ట డేటాసెట్‌కు సంబంధించిన న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌కు శిక్షణ ఇవ్వడానికి ఉపయోగించే ఒక విధానం
2). బ్యాక్‌ప్రొపాగేషన్ అల్గోరిథం యొక్క లక్ష్యం ఏమిటి?
ఈ అల్గోరిథం యొక్క లక్ష్యం, నాడీ నెట్‌వర్క్‌ల కోసం శిక్షణా యంత్రాంగాన్ని సృష్టించడం, వాటికి తగిన ఉత్పాదనలకు ఇన్పుట్లను మ్యాప్ చేయడానికి నెట్‌వర్క్ శిక్షణ పొందిందని నిర్ధారించుకోండి.
3). న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లలో అభ్యాస రేటు ఎంత?
అభ్యాస రేటు ఆప్టిమైజేషన్ మరియు నాడీ నెట్‌వర్క్ యొక్క నష్ట పనితీరును తగ్గించే సందర్భంలో నిర్వచించబడింది. ఇది పాత డేటాను భర్తీ చేయడం ద్వారా న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ కొత్త డేటాను నేర్చుకోగల వేగాన్ని సూచిస్తుంది.
4). న్యూరల్ నెట్‌వర్క్ అల్గోరిథం కాదా?
అవును. న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు నేర్చుకునే అల్గోరిథంలు లేదా నమూనాలను గుర్తించడానికి రూపొందించిన నియమాల శ్రేణి.
5). న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లో యాక్టివేషన్ ఫంక్షన్ ఏమిటి?
న్యూరాన్ నెట్‌వర్క్ యొక్క ఆక్టివేషన్ ఫంక్షన్ న్యూరాన్ యాక్టివేట్ / ట్రిగ్గర్ లేదా మొత్తం మొత్తం ఆధారంగా కాదా అని నిర్ణయిస్తుంది.
ఈ వ్యాసంలో, బ్యాక్‌ప్రొపాగేషన్ భావన న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌ల గురించి పాఠకుడికి అర్థమయ్యేలా సరళమైన భాషను ఉపయోగించి వివరించబడింది. ఈ పద్ధతిలో, న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు స్వయం సమృద్ధిగా మారడానికి మరియు సంక్లిష్ట పరిస్థితులను నిర్వహించడానికి ఉత్పన్నమయ్యే లోపాల నుండి శిక్షణ పొందుతాయి. న్యూరల్ నెట్‌వర్క్‌లు ఉదాహరణతో ఖచ్చితంగా నేర్చుకునే సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉంటాయి.
