Back Propagation è un algoritmo utilizzato nell'addestramento di reti neurali feed-forward, che sono reti che utilizzano più strati di neuroni e neuroni artificiali con sinapsi tra di loro per elaborare segnali di input e generare output. La Back Propagation comporta il calcolo degli errori in ciascuno dei neuroni della rete e quindi la regolazione dei pesi di ciascuna delle sinapsi e dei neuroni di conseguenza al fine di ridurre il tasso di errore complessivo e migliorare l'accuratezza della rete. Questo processo viene ripetuto fino a raggiungere la precisione desiderata. L'algoritmo viene utilizzato nelle applicazioni di apprendimento supervisionato e deep learning supervisionato, come la classificazione e il riconoscimento delle immagini.
Spiega cos'è la Back Propagation e come funziona.