ব্যাকপ্রোপাগেশনের সংজ্ঞা
ব্যাকপ্রোপাগেশন গ্রেডিয়েন্টের গণনা এবং এটিকে স্টোক্যাস্টিক গ্রেডিয়েন্ট ডিসেন্টে ব্যবহারের পুরো প্রক্রিয়াকে সংজ্ঞায়িত করে। প্রযুক্তিগতভাবে, ব্যাকপ্রোপাগেশন নেটওয়ার্কের ত্রুটির গ্রেডিয়েন্ট গণনা করতে ব্যবহৃত হয় নেটওয়ার্কের পরিবর্তনযোগ্য ওজনগুলোর সাপেক্ষে।
ব্যাকপ্রোপাগেশনের বৈশিষ্ট্য
ব্যাকপ্রোপাগেশনের বৈশিষ্ট্য হলো পুনরাবৃত্তিমূলক, রিকার্সিভ, এবং কার্যকর পদ্ধতি যার মাধ্যমে এটি আপডেট করা ওজন গণনা করে নেটওয়ার্ককে উন্নত করার জন্য যতক্ষণ না সেটি সেই ফাংশনটি সম্পাদন করতে পারে যার জন্য এটি প্রশিক্ষিত হচ্ছে। অ্যাক্টিভেশন ফাংশনের ডেরিভেটিভ নেটওয়ার্ক ডিজাইন সময়ে জানা প্রয়োজন ব্যাকপ্রোপাগেশনের জন্য।
ব্যাকপ্রোপাগেশন সাধারণত নিউরাল নেটওয়ার্ক প্রশিক্ষণের জন্য ব্যবহৃত হয় এবং নেটওয়ার্কের ওজনগুলোর সাপেক্ষে লস ফাংশন গণনা করে। এটি মൾটি-লെയার নিউরাল নেটওয়ার্কের সাথে কাজ করে এবং ইনপুট-আউটপুট ম্যাপিং-এর অভ্যন্তরীণ প্রতিনিধিত্ব পর্যবেক্ষণ করে।
এটি কৃত্রিম নেটওয়ার্ক প্রশিক্ষণের একটি মানক রূপ, যা নেটওয়ার্কের সকল ওজনের সাপেক্ষে গ্রেডিয়েন্ট লস ফাংশন গণনা করতে সাহায্য করে। ব্যাকপ্রোপাগেশন অ্যালগরিদম চেইন রুল পদ্ধতি দিয়ে একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক আরও কার্যকরভাবে প্রশিক্ষণ দেয়। এটি সংজ্ঞায়িত করে যে প্রতিটি ফরওয়ার্ড পাসের পরে, ব্যাকপ্রোপাগেশন নেটওয়ার্কের মাধ্যমে একটি ব্যাকওয়ার্ড পাস বাস্তবায়ন করে মডেলের আর্গুমেন্ট বাড়তি করে।
এই গ্রেডিয়েন্টটি সিম্পল স্টোক্যাস্টিক গ্রেডিয়েন্ট ডিসেন্ট অ্যালগরিদমে ব্যবহৃত হয় ত্রুটি কমিয়ে ওজন খুঁজে বের করতে। ত্রুটি আউটপুট নোড থেকে ইনার নোডের দিকে পিছিয়ে যায়।
প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়া
ব্যাকপ্রোপাগেশন প্রশিক্ষণ টাপলসের একটি ডেটা সংগ্রহ পুনরাবৃত্তিমূলকভাবে প্রসেস করে বুঝে, নেটওয়ার্কের প্রতিটি টাপলের জন্য প্রাগুक्ति আসল পরিচিত টার্গেট মানের সাথে তুলনা করে। টার্গেট মান হতে পারে প্রশিক্ষণ টাপলের পরিচিত ক্লাস লেবেল (বিষয়বস্তু শ্রেণীবিন্যাস সমস্যায়) বা একটি সতत মান (পূর্বাভাসের জন্য)।
প্রতিটি প্রশিক্ষণ টাপলের জন্য, ওজনগুলো সংশোধন করা হয় যাতে নেটওয়ার্কের প্রাগুक्ति এবং আসল টার্গেট মানের মধ্যে গড় বর্গাকার ত্রুটি ন্যূনতম হয়। এই সংশোধনগুলো "পিছিয়ে" দিকের দিকে করা হয়, অর্থাৎ আউটপুট লেয়ার থেকে, প্রতিটি হিডেন লেয়ারের মাধ্যমে প্রথম হিডেন লেয়ার পর্যন্ত (এইीलिये নাম ব্যাকপ্রোপাগেশন)। যদিও এটি গ্যারান্টি নয়, সাধারণত ওজনগুলো অবশেষে কনভার্জ করে, এবং শেখার প্রক্রিয়া শেষ হয়।
ব্যাকপ্রোপাগেশনের ধরনসমূহ
স্ট্যাটিক ব্যাক প্রোপাগেশন — এই ধরনের ব্যাকপ্রোপাগেশনে, স্ট্যাটিক ইনপুট ম্যাপিংয়ের কারণে স্ট্যাটিক আউটপুট তৈরি হয়। এটি স্ট্যাটিক শ্রেণীবিন্যাস সমস্যা সমাধান করতে পারে যथा অপ্টিক্যাল ক্যারেক্টার রিকগনিশন।
রিকারেন্ট ব্যাকপ্রোপাগেশন — রিকারেন্ট প্রোপাগেশন ফরওয়ার্ড দির্চে পরিচালিত হয় বা চলমান থাকে যতক্ষণ না একটি নির্দিষ্ট নির্ধারিত মান বা থ্রেশহোল্ড মান পাওয়া যায়। নির্দিষ্ট মানের পর, বাগ গণনা করা হয় এবং পিছিয়ে প্রোপাগেট করা হয়।
