Der Backpropagation-Algorithmus

Zusammenfassung

Wir haben im letzten Kapitel gesehen, daß Netze mit mehreren Schichten ein breiteres Anwendungsspektrum als solche mit einer einzigen Schicht abdecken. Entsprechend größer aber ist auch der Trainingsaufwand, da die Anzahl der unbekannten Gewichte eines Netzes mit jedem zusätzlichen Neuron steigt. Deswegen besprechen wir in diesem Kapitel eine populäre Lernmethode — den Backpropagation-Algorithmus. Dieses numerische Verfahren wurde in den siebziger Jahren von verschiedenen Forschern unabhängig voneinander und für unterschiedliche Anwendungen entwickelt, geriet jedoch bis 1985 in Vergessenheit, als Rumelhart und Mitarbeiter den Algorithmus einer breiteren Öffentlichkeit vorlegten. Seitdem ist es zu einer der am weitesten verbreiteten Lernmethoden für neuronale Netze geworden.