Spiega i passaggi operativi per la retropropagazione in una rete neurale.
La retropropagazione è un componente importante dell'apprendimento nelle reti neurali. I passaggi operativi per la retropropagazione prevedono la propagazione degli errori dallo strato di output allo strato di input, attraverso ciascuno degli strati nascosti. L'errore viene quindi utilizzato per regolare i pesi nella rete al fine di ridurre l'errore e migliorare le prestazioni del modello. In primo luogo, gli errori vengono calcolati allo strato di output, quindi retropropagati attraverso la rete per determinare l'errore allo strato di input. Successivamente, i pesi della rete vengono aggiornati utilizzando gli errori calcolati. Questo processo viene ripetuto fino a quando il modello converge al suo stato ottimale.