Spiega cos'è la retropropagazione dell'errore (Back Propagation) e come funziona.
La retropropagazione è un algoritmo utilizzato per addestrare le reti neurali feed-forward, che sono reti che utilizzano più strati di neuroni e neuroni artificiali con sinapsi tra di loro per elaborare i segnali in ingresso e generare l'output. La retropropagazione prevede il calcolo degli errori in ciascuno dei neuroni della rete e quindi l'aggiustamento dei pesi di ciascuna delle sinapsi e dei neuroni di conseguenza al fine di ridurre il tasso di errore complessivo e migliorare l'accuratezza della rete. Questo processo viene ripetuto fino a quando non si raggiunge l'accuratezza desiderata. L'algoritmo viene utilizzato in applicazioni di apprendimento supervisionato e di apprendimento profondo supervisionato, come la classificazione e il riconoscimento delle immagini.