Gradyan geri yayılımı, yapay sinir ağlarını eğitmek için kullanılan derin öğrenmenin temel algoritmalarından biridir. Kaybın ağ parametrelerine göre gradyanını, zincir kuralı ile verimli biçimde hesaplar. Böylece ağın ağırlıkları, tahmin hatasını en aza indirecek biçimde güncellenir. Geri yayılım, çok katmanlı ağların hiyerarşik yapısından faydalanarak büyük ölçekli denetimli öğrenmeyi mümkün kılmasıyla diğer optimizasyon yöntemlerinden ayrılır.
Kullanım alanları ve örnekler
Geri yayılım; görüntü tanıma, doğal dil işleme, finansal tahmin, yapay zekâ destekli tıbbi teşhis gibi çok çeşitli alanlarda kullanılır. Örneğin, evrişimli sinir ağlarının görüntülerdeki nesneleri ayırt etmeyi öğrenmesini veya dil modellerinin yanıtlarının uygunluğunu artırmasını sağlar.
Başlıca yazılım araçları, kütüphaneler ve çerçeveler
Geri yayılım; TensorFlow, PyTorch, Keras, JAX, MXNet ve Theano gibi modern derin öğrenme çerçevelerinde yerleşik olarak bulunur. Bu araçlar, türev alma ve gradyan yönetimini otomatikleştirerek karmaşık ağların prototiplenmesini ve eğitilmesini kolaylaştırır.
Son gelişmeler, evrim ve eğilimler
Son yıllarda geri yayılımın derin veya artık ağlar için optimize edilmesi, GPU/TPU üzerinde dağıtık eğitim için uyarlanması, gradyansız geri yayılım ve beyin esinli algoritmalar gibi alternatif yöntemlere yönelik araştırmalar öne çıkmaktadır. Modern araçlar, otomatik türev alma tekniklerinde önemli verimlilik artışları sunmaktadır.