Si funksionon procesi i përhapjes së pasme në rrjetet nervore?
Backpropagation është një algoritëm i përdorur në trajnimin e rrjeteve të thella nervore. Është një proces përsëritës i cili fillon me një kalim përpara që llogarit daljen e rrjetit duke pasur parasysh hyrjet, dhe më pas kthehet prapa për të gjetur gradientët e peshave që lidhin çdo neuron. Më pas, gradientët përdoren për të rregulluar peshat në drejtim të kundërt të gradientit. Ky proces përsëritet disa herë për të gjetur grupin më të mirë të peshave që bëjnë që rrjeti të prodhojë daljen e dëshiruar. Përhapja e pasme funksionon duke rregulluar peshat e një rrjeti nervor artificial në mënyrë që të minimizohet gabimi i parashikimit të modelit.