Ndenge nini algorithme ya backprop esalelamaka na boyekoli ya mozindo?
Na apprentissage profond, algorithme ya backpropagation esalelamaka pona ko former ba réseaux neuronaux na ko calculer efficacement gradient ya fonction ya perte par rapport na ba poids ya réseau. Algorithme ya propagation ya sima ezali na ba étapes mibale ya minene : passe ya liboso na passe ya sima. Na passe avant, ba données ya entrée elekaka na réseau pona kobimisa sortie, oyo sima ekokanisi na sortie oyo elingi pona ko calculer perte. Na passe ya sima, erreur e propager na sima na nzela ya réseau, kobanda na couche ya sortie pe ekendeke vers couche ya entrée. Erreur esalelamaka pona ko calculer ba gradients ya perte na oyo etali poids moko na moko na réseau. Ba gradients e calculer na kosalelaka règle ya chaîne ya calcul na graphique informatique ya réseau. Soki ba gradients e calculer, ekoki kosalelama pona ko mettre à jour ba poids na réseau na nzela ya algorithme ya optimisation lokola descente ya gradient stochastique. Ba poids ezo mise à jour na ndenge oyo fonction ya perte ezala minimisé, e permettre efficacement réseau neuronal ezuaka liteya na ba erreurs na yango. Algorithme ya backpropagation ezali esaleli ya makasi na apprentissage profond, lokola epesaka nzela na ba réseaux neuronaux minene ezala formation malamu. Ekoma méthode standard pona ko former ba réseaux neuronaux, pe esalelami mingi na ba applications ndenge na ndenge, na kati na yango reconnaissance ya image, reconnaissance ya maloba, traitement ya langue naturelle pe ebele.