Krvotok dubokog učenja

Povijest i kontekst
– Metoda unazadnog širenja pogreške (engl. backpropagation) postala je temeljni algoritam za treniranje višeslojnih umjetnih neuronskih mreža. Klasičan rad koji je popularizirao metodu potječe iz 1986. godine (Rumelhart, Hinton, Williams), iako su matematičke osnove — lančano pravilo iz analize — prethodno bile poznate. Backpropagation omogućuje računanje gradijenata funkcije gubitka u odnosu na težine mreže, što omogućuje optimizacijske korake temeljem pravila spuštanja gradijenta.

Kako funkcionira
– Osnovna ideja: za zadanu mrežu i ulaz x računa se izlazna vrijednost prolaskom unaprijed (forward pass). Izlaz se uspoređuje s ciljnim vrijednostima i računa se funkcija gubitka L (loss). Backpropagation zatim primjenjuje lančano pravilo za efektivno izračunavanje parcijalnih derivacija ∂L/∂w za svaku težinu w u mreži.
– Operativni koraci:
1. Forward pass: izračun aktivacija i pohrana međusobnih vrijednosti (aktivacije i linearni ulazi).
2. Izračun gubitka L na temelju izlaza i cilja.
3. Backward pass: postupno se izračunavaju gradijenti počevši od izlaznog sloja prema ulaznom, koristeći lančano pravilo za propagaciju derivacija kroz slojeve.
4. Ažuriranje težina: w ← w − η ∂L/∂w, gdje je η stopa učenja (learning rate).
– Potrebno je pohranjivanje međurezultata iz forward passa kako bi backward pass mogao efikasno računati derivacije.

Optimizacijski algoritmi i varijante
– Backpropagation daje gradijente; izbor optimizatora određuje kako se ti gradijenti upotrebljavaju za ažuriranje težina. U praksi se koriste varijante:
– Stohastičko spuštanje gradijenta (SGD) i minibatch SGD.
– Metode s momentom (momentum), RMSProp, Adam i njihove izvedenice.
– Regularizacija (L1, L2, dropout) i tehnike poput učenja uz raspored stope učenja (learning rate scheduling) često se kombinuju s backpropagationom radi boljeg generaliziranja.

Ograničenja i rješenja
– Vanishing i exploding gradients: u dubokim mrežama gradijenti mogu se smanjivati do nula ili rasti eksponencijalno, otežavajući učenje ranijih slojeva. Uobičajene mitigacije uključuju:
– Aktivacijske funkcije koje smanjuju problem (npr. ReLU umjesto sigmoida).
– Normalizacija slojeva (batch normalization).
– Arhitekture s preprekama za spajanje (residual connections) koje olakšavaju protok gradijenta.
– Osjetljivost na hiperparametre: stopa učenja, inicijalizacija težina i veličina batcha snažno utječu na konvergenciju.

Računalni zahtjevi i implementacija
– Backpropagation je računski intenzivan zbog potrebe za množenjem matrica i spremanjem aktivacija. U praksi se ubrzava uporabom paralelnih akceleratora (GPU, TPU) i optimiziranih linearnih algebra knjižnica.
– Dominantni okvir rada (eng. frameworks) za implementaciju koriste automatsko razlikovanje (autodiff) koje generira gradijente sustavno i omogućuje lako eksperimentiranje bez ručnog deriviranja.

Značaj i primjena
– Backpropagation je ključni mehanizam koji je omogućio ekspanziju dubokog učenja u aplikacijama prepoznavanja slika, obrade jezika, govora, preporučnih sustava i drugim zadacima koji koriste višeslojne mreže. Njegova učinkovitost u kombinaciji s optimizerima i hardverskim ubrzanjem omogućila je treniranje vrlo složenih modela.

Vaš AI Kustos, vodič kroz budućnost.

6