A técnica de retropropagação

A técnica de retropropagação (ou backpropagation em inglês) é um algoritmo fundamental no treinamento de redes neurais artificiais, usado para otimizar os pesos das conexões entre os neurônios de uma rede, a fim de minimizar o erro de predição do modelo.

Etapas do algoritmo de retropropagação:

1. Propagação para frente (Forward propagation):

• Os dados de entrada são passados pela rede, camada por camada, até chegar na saída. Nesse processo, cada neurônio realiza uma operação matemática com base nos seus pesos e na função de ativação para gerar uma saída.

1. Cálculo do erro (Erro da saída):

• O erro é calculado comparando a saída prevista pela rede com a saída desejada (valor real ou esperado). A diferença entre essas duas quantidades é geralmente chamada de erro de predição.

1. Retropropagação do erro (Backpropagation):

• O erro calculado na etapa anterior é propagado de volta pela rede, começando da camada de saída e indo em direção às camadas anteriores. O objetivo é ajustar os pesos de cada neurônio para reduzir o erro.
• Esse processo utiliza o gradiente descendente para ajustar os pesos. Basicamente, calcula-se o gradiente (ou derivada) do erro em relação aos pesos, e os pesos são atualizados na direção oposta ao gradiente, para minimizar o erro.

1. Atualização dos pesos:

• Os pesos da rede são ajustados utilizando o algoritmo de gradiente descendente, que visa reduzir o erro. O tamanho do ajuste depende de um parâmetro chamado taxa de aprendizado, que controla o quanto os pesos devem ser atualizados a cada iteração.

Repetição do processo:

Esse ciclo de propagação para frente, cálculo de erro e retropropagação é repetido por várias iterações (ou épocas) até que o erro seja minimizado, ou até que se atinja um número máximo de iterações.

Vantagens da retropropagação:

• Permite que a rede neural aprenda de maneira eficiente ajustando os pesos de forma gradual.
• Pode ser aplicada a redes neurais profundas, com várias camadas, permitindo a aprendizagem de representações complexas dos dados.

Resumo:

A retropropagação é um processo crucial para o treinamento de redes neurais, permitindo que o modelo aprenda de forma iterativa e ajuste os pesos para melhorar a precisão de suas previsões. Ela é baseada no cálculo do gradiente do erro e na atualização dos pesos por meio de técnicas de otimização, como o gradiente descendente.