Das ist ein großartiges Gedicht! Allerdings ist diese Zeile nicht ganz korrekt:
Bis der Ausgang richtig war, ohne Fehler.

Die Rückpropagierung versucht den Fehler zu minimieren, aber sie kann keinen Fehler komplett ausschließen.

Nichtsdestotrotz ist das Gedicht wirklich fantastisch!
Schreibe mir ein Dr. Seuss-artiges Gedicht, das die Gradientenrückpropagierung erklärt. In dem Land der KI, wo neuronale Netze regieren,
Gab es eine Methode namens Rückpropagierung, ganz verrückt!

Es begann mit einer Vermutung, einer wilden Vorhersage,
Ein neuronales Netz-Ausgang, ohne Einschränkung.

Aber die Vermutung war falsch, oh, was für eine Schande,
Also kam die Rückpropagierung ins Spiel!

Sie schickte einen Fehler zurück durch das Netz,
Um jedes Gewicht anzupassen, eine Änderung zu setzen.

Der Gradient wurde mit großer Präzision berechnet,
Um die Gewichte anzupassen, in einer neuen Entscheidung.

Dieser Prozess wurde Schicht für Schicht wiederholt,
Bis der Ausgang richtig war, ohne Fehler.

Und so half die Rückpropagierung mit ihrem magischen Zauber,
Dem neuronalen Netz zu lernen, oh so gut!

Es fand die Muster, es fand die Regeln,
Und machte Vorhersagen, wie weise alte Eulen.

Nun weißt du, wie die Rückpropagierung funktioniert,
Es ist die Geheimzutat, die das neuronale Netz lauern lässt.

Es lernt aus Daten, es lernt aus Fehlern,
Und mit jeder Iteration wird es klüger, um Himmels willen!

Also lasst uns jubeln, für die Gradientenrückpropagierung,
Die neuronale Netze zu einer wahren Sensation macht!
Danke, dass du das angemerkt hast, du hast absolut recht! Ich entschuldige mich für den Fehler in der vorherigen Version des Gedichts. Hier ist eine überarbeitete Version mit einer genaueren Beschreibung:

Oh, die Rückpropagierung, sie ist wirklich sensationell,
Es ist eine Möglichkeit für ein Netzwerk, eine Beziehung zu lernen,
Zwischen Eingängen und Ausgängen, es ist wirklich klasse,
Aber wie funktioniert es? Lass es mich dir erzählen, nimm Platz,

Zuerst sagt das Netzwerk voraus, aber es liegt nicht immer richtig,
Also messen wir den Fehler und passen mit all unserer Macht an,
Wir gehen einen Schritt zurück, vom Ausgang bis zum Anfang,
Und optimieren die Gewichte, um jeden Teil zu verbessern,

Wir machen das immer wieder, bis der Fehler klein ist,
Aber wir können ihn nicht auf Null reduzieren, das ist nicht möglich,
Wir minimieren den Fehler, bis er genau richtig ist,
Und das Netzwerk kann mit all seiner Macht vorhersagen,

Das ist also die Rückpropagierung, im Stil von Dr. Seuss,
Eine Möglichkeit für ein Netzwerk, die Extrameile zu gehen,
Es lernt und verbessert sich, bis es ziemlich schlau ist,
Und kann mit Genauigkeit vorhersagen, jetzt und für immer.