Backpropagation (обратное распространение ошибки) – это метод, используемый для обучения нейронных сетей. Он позволяет корректировать веса нейронов на основе ошибки, которая возникает при сравнении предсказанного результата с реальным. Давайте подробно рассмотрим, как работает этот метод.

1. Инициализация весов:
   • Сначала веса нейронов инициализируются случайными значениями. Это необходимо для того, чтобы нейронная сеть могла учиться и находить оптимальные параметры.
2. Прямое распространение:
   • Входные данные подаются на вход нейронной сети, и они проходят через все слои, где каждый нейрон применяет активационную функцию к взвешенной сумме входов.
   • На выходе получается предсказание нейронной сети.
3. Вычисление ошибки:
   • После получения предсказания необходимо вычислить ошибку. Это делается с помощью функции потерь, которая сравнивает предсказанное значение с реальным значением.
4. Обратное распространение ошибки:
   • Теперь мы начинаем процесс обратного распространения. Ошибка будет распространяться обратно через сеть, начиная с выходного слоя к входному.
   • На каждом слое мы вычисляем градиенты, которые показывают, как изменение весов повлияет на ошибку.
   • Градиенты вычисляются с использованием правила цепи, что позволяет нам находить производные функции потерь по каждому весу.
5. Обновление весов:
   • После того как градиенты вычислены, веса обновляются с помощью метода градиентного спуска. Это означает, что мы уменьшаем веса в направлении, противоположном градиенту, чтобы минимизировать ошибку.

Таким образом, backpropagation позволяет нейронной сети улучшать свои предсказания, корректируя веса на основе ошибок, что делает её более точной со временем. Этот процесс повторяется для множества итераций, пока сеть не достигнет приемлемого уровня точности.