<prompt> Mchakato wa uenezaji nyuma hufanyaje kazi katika mitandao ya neural?  <response>: Uenezaji nyuma ni kanuni ya mafunzo kwa mitandao ya neva ambayo hutumiwa kwa ujifunzaji unaosimamiwa. Kanuni hii hutumia mteremko wa upinde rangi ili kupunguza hitilafu kati ya matokeo yaliyotabiriwa ya mtandao na matokeo yanayohitajika. Uenezaji wa nyuma una awamu kuu mbili: uenezi wa mbele na uenezi wa nyuma. Katika uenezi wa mbele, data ya pembejeo inalishwa kwenye mtandao, na inapitia kila safu hadi pato linatolewa, na kisha matokeo yanalinganishwa na pato linalohitajika ili kuhesabu kosa. Katika uenezi wa nyuma, hitilafu hii huenezwa nyuma kupitia mtandao, kuanzia safu ya pato hadi safu ya ingizo. Kila neuroni kwenye mtandao hupokea ishara ya hitilafu, ambayo ni derivative ya hitilafu kuhusiana na kuwezesha neuroni hiyo. Ishara hii inatumika kurekebisha uzani na upendeleo wa mtandao wa neva, ambayo huruhusu mtandao kujifunza uchoraji wa ramani kutoka kwa ingizo hadi pato sahihi. Kwa muhtasari, mchakato wa uenezaji nyuma unahusisha hatua zifuatazo: 1. Njia ya mbele kupitia mtandao ili kukokotoa matokeo 2. Kukokotoa hitilafu kati ya matokeo yaliyotabiriwa na matokeo yanayotarajiwa 3. Kueneza kosa kurudi nyuma kupitia mtandao 4. Marekebisho ya uzani na upendeleo katika kila safu kwa kutumia mteremko wa gradient Mchakato huu unarudiwa kwa marudio mengi hadi hitilafu ipunguzwe, na mtandao unachukuliwa kuwa umejifunza uchoraji wa ramani kutoka kwa ingizo hadi pato. 