AI Bulgaria AI Bulgaria

Алгоритъм за обратно разпространение на грешката (1986): Румелхарт, Хинтън и Уилямс

обратно разпространение на грешката

Обратно разпространение на грешката, по-известен като „Backpropagation“ е алгоритъм от решаващо значение за обучението на невронните мрежи. Представен през далечната 1986 година от трима великани в света на изкуствения интелект – Дейвид Румелхарт, Джефри Хинтън и Роналд Уилямс, този метод ускори развитието на машинното обучение и постави основите за създаването на по-мощни и ефективни невронни мрежи.

Архитекти на промяната: Румелхарт, Хинтън и Уилямс

Проф. Дейвид Румелхарт, изтъкнат американски психолог, заема ключово място в еволюцията на изкуствения интелект. Неговият академичен опит включва преподавателска дейност в Станфордския университет и Университета на Калифорния в Сан Диего. Неговата работа в областта на когнитивните науки е толкова ценена, че Институтът по когнитивни науки при Линкълн, Масачузетс, е учредил наградата „Rumelhart Prize“ в негова чест.

Проф. Джефри Хинтън, британско-канадски когнитивен психолог и компютърен учен, е считан за „бащата на изкуствения интелект„. Той е преподавал в Университета в Торонто и бивш водещ на проекта Google Brain. Хинтън е получил множество награди за своята работа, включително Turing Award, считана за „Нобелова награда“ в областта на компютърните науки. Той е пионер в областта на невронните мрежи и е създал революционните модели, които са основата на днешните дълбоки невронни мрежи.

Роналд Уилямс, професор по компютърни науки в Североизточния Университет, Бостън, Масачузетс, е утвърден като един от лидерите в сферата на изкуствения интелект. Основният му фокус са алгоритмите за обучение, като той е сред авторите на редица ключови публикации, които днес служат като основа за образованието на младите специалисти в облласта.

80-те години на XX век: Епоха на компютърни промени

Осемдесетте години на двадесети век бележат важен момент в технологичното развитие. Въпреки че компютърните системи все още бяха в началния си етап и далеч от днешните възможности, те постепенно намираха място в академичния свят и в големите корпорации.

В този ключов момент на историческа промяна, Дейвид Румелхарт, Джефри Хинтън и Роналд Уилямс въвеждат своя иновативен подход към обучението на многослойни невронни мрежи. Тяхният метод, наречен обратно разпространение на грешката, стана основополагащ за прогреса в областта на изкуствения интелект.

Обратното разпространение на грешката „Backpropagation“: Как работи?

За да разберем същността на алгоритъма „Обратно разпространение на грешката“, е полезно да се възползваме от аналогия. Представете си невронната мрежа като комплексна система от свързани „съдове“ или неврони. Всеки неврон съхранява специфичен тип информация и може да комуникира с останалите чрез механизъм, наречен „тегло“. В този контекст, „теглото“ е числова стойност, която определя как входната информация се променя при преминаването ѝ през неврона или в нашия случай съда.

Когато мрежата получи начална информация, тя я пропуска през своите неврони, модифицирайки я в зависимост от зададените „тегла“. Ако крайният резултат не е удовлетворителен, или с други думи има грешка, алгоритъмът стартира обратен процес. Чрез този обратен процес „теглата“ се коригират, с цел оптимизация на резултата в следващите итерации. Същността на „Backpropagation“ се крие в този процес на корекция и оптимизация.

В реални условия, алгоритъмът се използва в разнообразни сфери – от автоматично разпознаване на реч до автономни автомобили. Следователно, „Обратното разпространение на грешката“ е не само инструмент, но и ключова стратегия за усъвършенстване на изкуствения интелект.

Където миналото среща бъдещето или как историята оформя утрешния ден

Въпреки че е разработен преди над три десетилетия, алгоритъмът, създаден от Дейвид Румелхарт, Джефри Хинтън и Роналд Уилямс, продължава да бъде фундаментален за обучението на дълбоки невронни мрежи.

С оглед на значението му в съвременните технологии на изкуствен интелект, създаването и оптимизирането на такива модели става все по-важно. Това, което е започнало като революционна идея преди десетилетия, днес дефинира изкуствения интелект и формира новата реалност.

За да научите повече за историята на изкуствения интелект, препоръчваме да прегледате нашата секция “История“.

Целта на AIBulgaria.com е да предоставя актуална и стойностна информация от света на изкуствения интелект (AI). Последвайте ни в социалните мрежи – Facebook, Twitter и LinkedIn. Също така, може да се присъедините към нашия Discord сървър!

Остави коментар