{"text": "### Human: Bagaimana proses backpropagasi bekerja di jaringan saraf?. ### Assistant: Backpropagation adalah algoritma pelatihan untuk jaringan saraf yang digunakan untuk pembelajaran yang diawasi. Algoritma ini menggunakan gradient descent untuk meminimalkan kesalahan antara jaringan yang diprediksi output dan output yang diinginkan. Backpropagation memiliki dua fase utama: propagasi ke depan dan propagasi ke belakang. Dalam propagasi ke depan, data input dimasukkan ke dalam jaringan, dan itu melalui setiap lapisan sampai output yang dihasilkan, dan kemudian output dibandingkan dengan output yang diinginkan untuk menghitung kesalahan. Dalam propagasi ke belakang, kesalahan ini kemudian disebarkan ke belakang melalui jaringan, dimulai dari lapisan output ke lapisan input. Setiap neuron dalam jaringan menerima sinyal kesalahan, yang merupakan turunan dari kesalahan sehubungan dengan bias neuron itu. Sinyal digunakan untuk menyesuaikan bobot dan bias jaringan yang baru, yang memungkinkan jaringan mengulas input dari beberapa lapisan untuk memperbaiki pengulangan. Proses ini melibatkan pengukuran kesalahan dari output ke belakang dan ke depan, sehingga setiap jaringan belajar melalui pemetaan kesalahan yang diharapkan."}