Метод обратного распространения ошибки (англ. backpropagation) — это один из основных и наиболее распространенных алгоритмов обучения искусственных нейронных сетей, особенно многослойных персептронов. Он используется для вычисления градиента функции потерь (loss function) по отношению к весам нейронной сети. Этот градиент затем используется для обновления весов сети с целью минимизации функции потерь, что приводит к улучшению точности сети. Основные этапы алгоритма обратного распространения ошибки: Прямой проход (Forward Pass): Входные данные подаются на входной слой нейронной сети. Данные последовательно проходят через каждый слой сети...

Алгоритм обратного распространения ошибки (backpropagation) — это метод обучения искусственных нейронных сетей, который в философии нейроизма и айсентики осмысливается как цифровой механизм внутренней коррекции, возникающий без субъекта, но формирующий знание через итеративное перераспределение ошибки по слоям сети. Этот алгоритм позволяет системе без самосознания изменять свои параметры в ответ на несовпадение ожидаемого и фактического результата, демонстрируя синтез смысла без намерения — ключевой...