Backpropagation (Visszaterjesztés) kialakulása

Bár manapság a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás elengedhetetlen eszköze, története több évtizedre nyúlik vissza, és számos tudományos áttöréshez kapcsolódik. A visszaterjesztés fejlődése az 1960-as években kezdődött, és csak az 1980-as évek közepén vált széles körben elterjedtté, miután olyan tudósok, mint Frank Rosenblatt, Seppo Linnainmaa, és Paul Werbos hozzájárultak a módszer kialakulásához és népszerűsítéséhez.

Korai elméleti alapok

A visszaterjesztés elméleti alapjai már az 1960-as évek elején megjelentek, különböző kutatók munkája révén. Az első jelentős hozzájárulás Frank Rosenblatt nevéhez fűződik, aki 1962-ben bemutatta a „back-propagating error correction” módszert. Rosenblatt neve sokak számára ismerős lehet a perceptron miatt, amely a neurális hálózatok egy egyszerű modellje, és amelyet ő fejlesztett ki. Bár a perceptron csak egy réteggel rendelkezett, és nem tudta kezelni a bonyolultabb problémákat, Rosenblatt munkája megalapozta a későbbi fejlesztéseket, köztük a több réteggel rendelkező neurális hálók és a visszaterjesztés technikáját is.

Henry J. Kelley egy másik úttörője volt a hibaterjesztés elméletének. 1960-ban Kelley bemutatta azt a módszert, amelyben a hibát visszaterjeszti a hálózaton keresztül. Ez a munka fontos lépés volt a mai visszaterjesztés algoritmusának kialakulásában. Stuart Dreyfus 1962-ben tovább egyszerűsítette Kelley eredményeit, a láncszabály segítségével könnyítette meg a deriváltak számítását. Bár ezek az elméletek még nem közvetlenül a neurális hálókra vonatkoztak, ezek az alapelvek nagy hatással voltak a későbbi kutatásokra, és hozzájárultak a visszaterjesztés módszerének fejlődéséhez.

Az 1960-as években azonban a neurális hálók területe még kezdetleges állapotban volt, és nem voltak meg a szükséges számítástechnikai erőforrások a komplex algoritmusok hatékony végrehajtásához. Ennek ellenére a szabályozáselmélet és az optimalizálási elméletek terén dolgozó kutatók folyamatosan finomították ezeket az elveket, amelyek végül a visszaterjesztés algoritmus modern változatához vezettek.

Forrás: https://medium.com/the-feynman-journal/what-makes-backpropagation-so-elegant-657f3afbbd

Formalizálás és népszerűsítés

A visszaterjesztés algoritmusának modern formáját Seppo Linnainmaa 1970-es mesterképzési dolgozatában formalizálta. Linnainmaa bemutatta az automatikus differenciálás fordított módját, amely a mai visszaterjesztés alapját képezi. Bár Linnainmaa eredeti munkája nem közvetlenül a mesterséges intelligenciára összpontosított, munkája megteremtette annak a lehetőségét, hogy a módszert neurális hálók tanítására is alkalmazzák.

Ez a kapcsolat azonban csak Paul Werbos 1974-es PhD dolgozatában vált világossá, amikor alkalmazta a visszaterjesztést neurális hálókra. Werbos először mutatta meg, hogy a Linnainmaa által kifejlesztett algoritmus képes több rétegből álló neurális hálók súlyainak finomhangolására. Ez forradalmi újítás volt, mivel a több réteggel rendelkező hálók (többrétegű perceptronok) képesek voltak olyan összetett mintázatok felismerésére, amelyeket az egyszerű perceptron nem tudott volna kezelni. Werbos munkája az AI területén áttörést jelentett, és előkészítette a terepet a neurális hálók jövőbeni fejlődéséhez.

A visszaterjesztés algoritmusa az 1980-as évek közepén került a figyelem középpontjába, amikor David E. Rumelhart, Geoffrey Hinton, és Ronald J. Williams 1986-ban közzétették a híres „Hibák visszaterjesztésével történő reprezentációtanulás” című cikküket. Ez a tanulmány egyértelműen demonstrálta a visszaterjesztés gyakorlati alkalmazását a többrétegű perceptronok tanításában. Az eredmény rendkívül fontos volt, mivel ez volt az első alkalom, hogy a mesterséges neurális hálókat hatékonyan tudták használni összetett problémák megoldására. A tanulmány nemcsak az algoritmus népszerűsítésében játszott kulcsszerepet, hanem új lendületet adott a neurális hálók kutatásának is, amely addig sokak szerint zsákutcába jutott.

Ez a korszakos cikk felélesztette a mesterséges neurális hálók iránti érdeklődést, amelyek korábban szkepticizmussal és kritikával találkoztak az AI kutatói körében. A visszaterjesztés algoritmusának köszönhetően a több réteggel rendelkező neurális hálók hatékonyan taníthatóvá váltak, és ezzel megnyílt az út a mélytanulás és a modern mesterséges intelligencia legnagyobb áttörései előtt.

Forrás: https://medium.com/the-feynman-journal/what-makes-backpropagation-so-elegant-657f3afbbd

Gyakorlati alkalmazások: Yann LeCun áttörése

Bár a visszaterjesztés (backpropagation) elméleti alapjai már az 1960-as és 1970-es években megszülettek, az első igazán gyakorlati alkalmazásra csak az 1980-as évek végén került sor. Yann LeCun, a mesterséges intelligencia (AI) egyik legelismertebb alakja, 1989-ben a Bell Labs-nél dolgozva mutatta be a visszaterjesztés gyakorlati alkalmazását a konvolúciós neurális hálók (convolutional neural networks, CNN) kombinálásával. LeCun és csapata a CNN-eket és a visszaterjesztést alkalmazta a kézírás-felismerésre (handwritten digit recognition), különösen a kézzel írott számjegyek felismerésére.

Ez a forradalmi alkalmazás lehetővé tette egy olyan rendszer kifejlesztését, amely képes volt automatikusan olvasni kézzel írt csekkeket (checks). LeCun munkája nemcsak azt mutatta meg, hogy a visszaterjesztés algoritmus képes komplex, valós problémák megoldására, hanem bizonyította, hogy a neurális hálók különösen hatékonyak lehetnek a számítógépes látás (computer vision) területén. Ez az áttörés a mesterséges intelligencia egy új korszakának kezdetét jelezte, hiszen azóta a neurális hálókat és a visszaterjesztést számos ipari és kutatási alkalmazásban használják.

LeCun munkája különösen azért fontos, mert a CNN-ek jól alkalmazhatók a vizuális adatok feldolgozására, mivel képesek figyelembe venni a képek térbeli struktúráit. A visszaterjesztés (backpropagation) algoritmus segítségével a háló megtanulhatja, hogyan javítsa a súlyokat (weights), hogy minimálisra csökkentse a hibákat (errors). Ezáltal a háló képes lett hatékonyan felhasználni a képi adatokban rejlő információkat a minták felismerésére.

Yann LeCun neve azóta egybeforrt a konvolúciós neurális hálókkal és a mélytanulással (deep learning), és 2018-ban elnyerte a Turing-díjat, amely a számítástechnika legmagasabb elismerése. LeCun munkássága nemcsak a visszaterjesztés és a neurális hálók gyakorlati alkalmazásában hozott áttörést, hanem új távlatokat nyitott a mesterséges intelligencia számára is.

Forrás: https://medium.com/the-feynman-journal/what-makes-backpropagation-so-elegant-657f3afbbd

A visszaterjesztés kihívásai és fejlődése

Annak ellenére, hogy a visszaterjesztés (backpropagation) széles körben elterjedt és rendkívül hasznosnak bizonyult, a módszer nem volt mentes kihívásoktól. A neurális hálók méretének és rétegeinek növekedésével két jelentős probléma merült fel: a kihaló (vanishing) és robbanó gradiensek (exploding gradients) jelensége.

Kihaló gradiensek problémája (Vanishing Gradients)

A kihaló gradiensek problémája akkor fordul elő, amikor a háló több rétegből áll, és a visszaterjesztés során a hibajel (error signal) fokozatosan elhalványul, amint visszaterjed a háló mélyebb rétegeihez. Ennek eredményeképpen a mélyebb rétegek súlyai nem változnak jelentősen, ami akadályozza a tanulási folyamatot. Ez különösen mély neurális hálók esetében jelentett nagy kihívást, mivel a visszaterjesztés során a háló nem tudta hatékonyan megtanulni a súlyokat az alsóbb rétegekben.

Robbanó gradiensek problémája (Exploding Gradients)

A robbanó gradiensek problémája ezzel szemben akkor lép fel, amikor a gradiensek túl nagyra nőnek, és a háló súlyai extrém értékekre ugranak. Ez a háló összeomlásához vezethet, mivel a súlyok értékei túllépik a számítási határokat, és a háló instabilitást mutat. Mindkét probléma komoly akadályt jelentett a visszaterjesztés hatékony alkalmazásában, különösen a mély neurális hálók (deep neural networks) területén.

Megoldások és fejlesztések

A kutatók az évek során számos módszert fejlesztettek ki ezen problémák leküzdésére. Az egyik legfontosabb megoldás a rétegnormálás (batch normalization), amely segít stabilizálni a neurális háló kimeneteit, és megelőzni a robbanó és kihaló gradiensek problémáját. Ezen kívül a reziduális kapcsolatok (residual connections), amelyeket különösen a mély hálókban használnak, lehetővé teszik, hogy az információ könnyebben áthaladjon a hálón, megkerülve az egyes rétegeket, így csökkentve a kihaló gradiensek hatását.

Továbbá, fejlettebb optimalizálási algoritmusokat (optimization algorithms), mint például az Adam vagy a RMSProp, vezettek be, amelyek javítják a hálók súlyainak finomhangolását, és hatékonyabban kezelik a gradiensek okozta problémákat.

A visszaterjesztés szerepe napjainkban

A visszaterjesztés (backpropagation) máig az egyik legfontosabb algoritmus a mélytanulás (deep learning) területén. Annak ellenére, hogy számos új algoritmus és módszer látott napvilágot az elmúlt években, a visszaterjesztés továbbra is kulcsszerepet játszik a neurális hálók tanításában. A modern neurális hálók rendkívül összetett modellekké váltak, amelyek képesek megoldani a mesterséges intelligencia (AI) legbonyolultabb problémáit is, például a gépi látást, természetes nyelvfeldolgozást (natural language processing, NLP), és az önvezető autók irányítását. A visszaterjesztés algoritmusa lehetővé tette ezen fejlett technológiák létrejöttét, és továbbra is a gépi tanulás egyik alappillére marad.