Come funziona il processo di retropropagazione nelle reti neurali?
La retropropagazione è un algoritmo utilizzato per addestrare le reti neurali profonde. Si tratta di un processo iterativo che inizia con un passaggio in avanti che calcola l'output della rete dati gli input, per poi tornare indietro e trovare i gradienti dei pesi che collegano ogni neurone. I gradienti vengono quindi utilizzati per regolare i pesi nella direzione opposta al gradiente. Questo processo viene ripetuto più volte per trovare il miglior set di pesi che causano la rete a produrre l'output desiderato. La retropropagazione funziona regolando i pesi di una rete neurale artificiale al fine di minimizzare l'errore della previsione del modello.