Backpropagation

Backpropagation ist ein Verfahren im Bereich des maschinellen Lernens, das zur Anpassung von neuronalen Netzwerken verwendet wird. Die Idee dahinter ist, die Fehlerrate des Netzwerks zu minimieren, indem man die Gewichte der Verbindungen zwischen den Neuronen anpasst.

Das Verfahren funktioniert, indem zunächst eine Eingabe in das Netzwerk eingegeben wird und das Ergebnis berechnet wird. Anschließend wird der Fehler zwischen dem berechneten Ergebnis und dem tatsächlichen Ergebnis gemessen. Der Fehler wird dann durch das Netzwerk zurückpropagiert, indem die partiellen Ableitungen des Fehlers nach den Gewichten berechnet und die Gewichte entsprechend angepasst werden.

Dieser Prozess wird iterativ durchgeführt, bis der Fehler innerhalb eines akzeptablen Bereichs liegt. Backpropagation ist ein zentraler Bestandteil von vielen neuronalen Netzwerkarchitekturen und hat dazu beigetragen, dass maschinelles Lernen in vielen Anwendungen , wie zum Beispiel Spracherkennung, Bilderkennung und autonome Fahrzeuge eingesetzt werden kann.