L’algoritmo di backpropagation.

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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:

  1. Inizializzazione dei pesi: inizializzare i pesi della rete neurale in modo casuale o utilizzando metodi come la distribuzione normale.
  2. 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.
  3. 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.
  4. 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.
  5. 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.

Sergio Mauri
Autore Sergio Mauri Blogger. Premio speciale al Concorso Claudia Ruggeri nel 2007; terzo posto al Premio Igor Slavich nel 2020. Ha pubblicato con Terra d’Ulivi nel 2007 e nel 2011, con Hammerle Editori nel 2013 e 2014 e con Historica Edizioni e Alcova Letteraria nel 2022 e Silele Edizioni (La Tela Nera) nel 2023.
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About the Author

Sergio Mauri
Blogger, autore. Perito in Sistemi Informativi Aziendali, musicista e compositore, Laurea in Discipline storiche e filosofiche. Premio speciale al Concorso Claudia Ruggeri nel 2007; terzo posto al Premio Igor Slavich nel 2020. Ha pubblicato con Terra d'Ulivi nel 2007 e nel 2011, con Hammerle Editori nel 2013 e 2014, con PGreco nel 2015 e con Historica Edizioni e Alcova Letteraria nel 2022 e Silele Edizioni (La Tela Nera) nel 2023.