La backpropagation è un algoritmo utilizzato per addestrare reti neurali profonde. È un processo iterativo che inizia con un passaggio in avanti che calcola l'output della rete dati gli input, quindi torna indietro per trovare i gradienti dei pesi che collegano ciascun neurone. I gradienti vengono quindi utilizzati per regolare i pesi nella direzione opposta del gradiente. Questo processo viene ripetuto più volte per trovare il miglior set di pesi che fa sì che la rete produca l'output desiderato. La backpropagation funziona regolando i pesi di una rete neurale artificiale per ridurre al minimo l'errore di previsione del modello.
Come funziona il processo di backpropagation nelle reti neurali?