Bipropagation
Bipropagation se imenuje algoritem za nadzorovano učenje večslojnega perceptrona (nevronske mreže). Avtor, Bojan PLOJ, je algoritem prvič predstavil na Elektrotehniški in računalniški konferenci ERK 2009 septembra leta 2009 v Portorožu. Bipropagation je mnogo hitrejši in zanesljiveši od bolj znanega algoritma backpropagation. Posebnost algoritma bipropagation je, da so vrednosti notranjih slojev premišljeno izbrane. Tako notranji sloji niso več skriti. Za izbiro vrednosti notranjih slojev je več metod. Vsem metodam je skupno, da učenje poteka postopoma – od sloja do sloja. Vzorci istega razreda se v vsakem naslednjem sloju perceptrona nekoliko medsebojno zbližajo, vzorci različni razredov pa oddaljijo. Učenje lahko poteka za vsak sloj posebej. S tem se hitrost in zanesljivost učenja zelo poveča. Učenje logične funkcije XOR z algoritmom bipropagation je v povprečju več kot 20 krat hitrejše od učenja z algoritmom backpropagation.

Glej tudi 

 metoda mejnih parov (Border Pairs Metod, BPM)
 umetna inteligenca
 podatkovno rudarjenje
 strojno učenje
 nevronska mreža
 perceptron

Sklici

Zunanje povezave 

 demo program v jeziku MatLAB
 Demo aplikacija v TensorFlow (GitHub)
 Opis algoritma Bipropagation na spletnem portalu ResearchGate
 Knjiga v angleščini z opisom algoritma Bipropagation v 3. poglavju 

Umetna inteligenca
Strojno učenje
Bipropagation se imenuje algoritem za nadzorovano učenje večslojnega perceptrona ( nevronske mreže ) . Avtor , Bojan PLOJ , je algoritem prvič predstavil na Elektrotehniški in računalniški konferenci ERKseptembra letav Portorožu . Bipropagation je mnogo hitrejši in zanesljiveši od bolj znanega algoritma backpropagation . Posebnost algoritma bipropagation je , da so vrednosti notranjih slojev premišljeno izbrane . Tako notranji sloji niso več skriti . Za izbiro vrednosti notranjih slojev je več metod . Vsem metodam je skupno , da učenje poteka postopoma – od sloja do sloja . Vzorci istega razreda se v vsakem naslednjem sloju perceptrona nekoliko medsebojno zbližajo , vzorci različni razredov pa oddaljijo . Učenje lahko poteka za vsak sloj posebej . S tem se hitrost in zanesljivost učenja zelo poveča . Učenje logične funkcije XOR z algoritmom bipropagation je v povprečju več kotkrat hitrejše od učenja z algoritmom backpropagation . Glej tudi metoda mejnih parov ( Border Pairs Metod , BPM ) umetna inteligenca podatkovno rudarjenje strojno učenje nevronska mreža perceptron Sklici Zunanje povezave demo program v jeziku MatLAB Demo aplikacija v TensorFlow ( GitHub ) Opis algoritma Bipropagation na spletnem portalu ResearchGate Knjiga v angleščini z opisom algoritma Bipropagation v poglavju Umetna inteligenca Strojno učenje