Retropropagação [Backpropagation] Um dos componentes mais importantes da técnica matemática (ou algoritmo) usada para treinar redes neuronais artificiais, em particular as redes profundas. Permite determinar, em cada passo do algoritmo, qual a variação que deve sofrer cada parâmetro da rede para reduzir os erros observados na saída da mesma.
Publico neste link em versão pdf um artigo sobre o algoritmo backpropagation com o seguinte resumo:
Resumo. Descrição do algoritmo clássico backpropagation (retropropagação) utilizado na fase de treino do perceptrão multicamada (multilayer perceptron), que vai ajustando os parâmetros, por forma a minimizar o erro quadrático total associado aos desvios à saída entre os valores reais e os estimados. O ajustamento faz-se camada a camada, no sentido da saída para a entrada — daí o nome. Em relação ao gradiente do erro, o ajustamento usa a mesma direção, o sentido contrário e uma magnitude proporcional. Em parte — subsecção 3.1 –, esta exposição segue o vídeo Back Propagation Algorithm de S. Sengupta.
A subsecção 3.1 baseia-se no vídeo de S. Sengupta inserido no fim.
A subsecção 3.1 baseia-se neste vídeo de S. Sengupta
Redes neuronais artificiais 