retropropagazione dell'errore

retropropagazione dell’errore

Metodo di progettazione delle reti neurali artificiali consistente in un meccanismo di apprendimento, detto con supervisione, attraverso una procedura ciclica di aggiornamento della matrice dei pesi sinaptici che attenua progressivamente, al termine di ogni ciclo, la discrepanza (o errore) fra risultato noto e risultato effettivo nel trattare una serie di casi esemplari. Le interazioni si arrestano quando la procedura converge, ovvero quando la discrepanza scende al di sotto di un limite prefissato. Non può essere tuttavia garantito che questo avvenga in tutti i casi. Al termine della fase di apprendimento, alla rete viene richiesto di risolvere un problema reale (a risposta incognita), utilizzando senza ulteriori modifiche la matrice dei pesi sinaptici ottimizzata in precedenza. L’algoritmo di retropropagazione richiede che la rete abbia un’architettura a strati e che il flusso dell’informazione proceda unidirezionalmente dall’input verso l’output. La scarsa verosimiglianza fisiologica di questa assunzione è compensata dal vantaggio di poter definire una funzione analoga all’energia che viene minimizzata durante l’apprendimento. (*)

→ Reti neurali e vita artificiale