Resilient propagation (Rprop) — это метод распространения ошибок, который используется для обучения нейронных сетей. Этот метод был разработан для улучшения процесса обучения по сравнению с традиционными методами, такими как обратное распространение ошибки (backpropagation).

Основная идея Rprop заключается в том, чтобы адаптивно изменять шаги обучения для каждого веса в зависимости от знака градиента. Это позволяет избежать проблем, связанных с использованием фиксированного шага обучения и помогает ускорить процесс сходимости. Давайте рассмотрим основные шаги, которые лежат в основе метода Rprop:

1. Инициализация весов: Сначала необходимо инициализировать веса нейронной сети случайными значениями.
2. Вычисление градиента: На каждом шаге обучения вычисляется градиент функции потерь по отношению к весам сети.
3. Обновление весов: Вместо того чтобы использовать градиент непосредственно для обновления весов, Rprop использует только знак градиента. Если градиент положительный, это означает, что вес нужно уменьшить, если отрицательный — увеличить.
4. Адаптация шага обучения: Для каждого веса поддерживается отдельный шаг обучения, который увеличивается или уменьшается в зависимости от изменений градиента. Если знак градиента не изменился, шаг увеличивается, если изменился — шаг уменьшается.
5. Повторение процесса: Процесс повторяется до тех пор, пока не будет достигнута заданная точность или не будет выполнено максимальное количество итераций.

Метод Rprop позволяет значительно ускорить процесс обучения нейронных сетей и делает его более устойчивым к проблемам, связанным с выбором шага обучения. Это особенно полезно в случаях, когда функция потерь имеет сложную форму с множеством локальных минимумов.