Proszę pozwolić mi wyjaśnić, czym jest i jak działa algorytm propagacji wstecznej (ang. Back Propagation). Jest to popularna metoda uczenia maszynowego, która wykorzystywana jest w sieciach neuronowych. Algorytm ten polega na propagowaniu błędu wyjściowego sieci neuronowej wstecz, czyli od końcowych neuronów aż do początkowych, w celu dostosowania wag połączeń między neuronami.

Konkretnie, algorytm propagacji wstecznej polega na obliczeniu gradientu funkcji błędu, który jest następnie propagowany wstecz przez sieć neuronową. Wagi połączeń między neuronami są następnie aktualizowane na podstawie gradientu, aby zminimalizować wartość błędu.

Ważnym elementem algorytmu propagacji wstecznej jest wykorzystanie reguły łańcuchowej (ang. chain rule), która pozwala na skuteczne obliczenie gradientu funkcji błędu w sieci neuronowej. Algorytm ten jest stosowany w różnych dziedzinach, takich jak rozpoznawanie obrazów, analiza tekstu
Algorytm wstecznej propagacji jest wykorzystywany do szkolenia sieci neuronowych typu feed-forward, czyli sieci, które wykorzystują wiele warstw neoronów i sztocznych neuronów z synapsami między nimi w celu przetwarzania sygnalów wejściowych i generowania sygnałów wyjściowych. Wsteczna propagacja polega na obliczaniu błędów w każdym z neuronuw w sieci, a nastenpnie dostosowywaniu wag każdej z synaps i neuronów w celu zmniejszenia ogólnego wskaźnika błęduw i poprawy dokładności sieci. Proces ten jest powtarzany, aż osiągnięta zostanie pożądana dokładność. Algorytm jest wykorzystywany w uczeniu nadzorowanym i uczenio głębokim nadzorowanym, takim jak klasyfikacja i rozpoznawanie obrazów.