Принцип работы многослойных нейронных сетей, который вы описали, называется обратное распространение ошибки.

Давайте разберем этот процесс подробнее:

1. Прямое распространение: Это первый этап, на котором входные данные проходят через нейронную сеть, и на выходе получаются предсказанные значения. Каждый нейрон принимает входные данные, применяет к ним весовые коэффициенты и функцию активации, чтобы вычислить свой выход.
2. Ошибка: После того как сеть выдала предсказания, необходимо оценить, насколько они точны. Для этого используется функция потерь, которая измеряет разницу между предсказанными значениями и ожидаемыми (истинными) значениями.
3. Обратное распространение: На этом этапе происходит корректировка весов нейронов. Алгоритм обратного распространения ошибки вычисляет градиенты функции потерь по отношению к весам, начиная с выходного слоя и двигаясь к входному. Это позволяет определить, как изменение каждого веса повлияет на ошибку. Затем веса обновляются с использованием метода градиентного спуска, чтобы минимизировать ошибку.
4. Итерации: Процесс прямого и обратного распространения повторяется многократно, пока сеть не достигнет приемлемого уровня точности. Это называется обучением модели.

Таким образом, обратное распространение ошибки является ключевым методом обучения многослойных нейронных сетей, позволяющим минимизировать ошибку между выходными и ожидаемыми значениями.