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Explica los pasos operativos para la retropropagación en una red neuronal.
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La retropropagación es un componente importante del aprendizaje en redes neuronales. Los pasos operativos para la retropropagación implican propagar los errores desde la capa de salida hasta la capa de entrada, a través de cada una de las capas ocultas. El error se utiliza para ajustar los pesos en la red y reducir el error, mejorando el rendimiento del modelo. Primero, se calculan los errores en la capa de salida, luego se retropropagan a través de la red para determinar el error en la capa de entrada. Luego, se actualizan los pesos de la red utilizando los errores calculados. Este proceso se repite hasta que el modelo converge a su estado óptimo.