di Sergio Mauri
L’algoritmo di backpropagation è utilizzato per addestrare reti neurali artificiali mediante la retropropagazione degli errori. Questo algoritmo è fondamentale nell’addestramento di reti neurali multistrato, in particolare nelle reti neurali feedforward. Ecco una descrizione dell’algoritmo di backpropagation:
- Inizializzazione dei pesi: inizializzare i pesi della rete neurale in modo casuale o utilizzando metodi come la distribuzione normale.
- Fase di forward propagation:
- Passare l’input attraverso la rete neurale per ottenere l’output previsto.
- Applicare la funzione di attivazione su ogni neurone per calcolare l’output dei neuroni nascosti e di output.
- Calcolo dell’errore:
- Calcolare l’errore tra l’output previsto e l’output effettivo utilizzando una funzione di perdita, come ad esempio la somma dei quadrati degli errori (SSE) o l’entropia incrociata.
- Fase di retropropagazione degli errori:
- Calcolare il gradiente dell’errore rispetto ai pesi della rete neurale utilizzando la regola della catena.
- Propagare il gradiente all’indietro attraverso la rete neurale, calcolando il gradiente di errore per ciascun peso in ogni strato.
- Aggiornamento dei pesi:
- Utilizzare il gradiente calcolato per aggiornare i pesi della rete neurale utilizzando un algoritmo di ottimizzazione come la discesa del gradiente stocastica (SGD) o le sue varianti.
- L’aggiornamento dei pesi avviene regolarmente per ridurre gradualmente l’errore durante l’addestramento della rete.
Questi passaggi vengono ripetuti iterativamente durante l’addestramento della rete neurale fino a quando l’errore raggiunge un livello accettabile o fino a quando viene raggiunto un numero prefissato di epoche di addestramento.
La formula specifica per l’aggiornamento dei pesi dipende dall’algoritmo di ottimizzazione utilizzato (ad esempio SGD, Adam, RMSprop, etc.) e dalla funzione di attivazione dei neuroni. Tuttavia, l’intero processo di calcolo del gradiente e aggiornamento dei pesi costituisce l’essenza dell’algoritmo di backpropagation.
