Retropropagación

Carta Poco común · N.º 161528

En aprendizaje de máquina, la retropropagación o propagación hacia atrás de errores (del inglés backpropagation) es un algoritmo de aprendizaje supervisado utilizado para entrenar redes neuronales prealimentadas. Dado que es un método de cálculo del gradiente el algoritmo generalmente se puede usar en otros tipos de redes neuronales artificiales y en general para funciones.​ El método emplea un ciclo de propagación–adaptación de dos fases, en resumen permite que la información del costo fluya hacia atrás a través de la red para calcular el gradiente.​ Una vez que se ha aplicado un patrón a la entrada de la red como estímulo, este se propaga desde la primera capa a través de las capas siguientes de la red, hasta generar una salida. La señal de salida se compara con la salida deseada y se calcula una señal de error para cada una de las salidas. Las salidas de error entonces se propagan hacia atrás, partiendo de la capa de salida, hacia todas las neuronas de la capa oculta que contribuyen…

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