Обратное распространение (Backpropagation) является одним из основных методов обучения нейронных сетей. Он позволяет оптимизировать веса связей между нейронами сети, чтобы минимизировать ошибку на выходе сети.

В процессе обратного распространения, сначала сеть получает входные данные, которые передаются через несколько слоев нейронов, пока не достигнут выходные данные. Затем, сравнивая выходные данные с желаемыми результатами, считается ошибка. Далее, эта ошибка распространяется обратно через сеть, с помощью алгоритма, который определяет, как каждый вес влияет на ошибку, и сколько нужно его изменить для уменьшения ошибки. Это делается с помощью вычисления градиента функции потерь по весам нейронов во всех слоях сети.

Таким образом, обратное распространение позволяет нейронной сети корректировать свои веса в соответствии с ошибками, допущенными на предыдущих этапах обучения. Более того, обратное распространение позволяет нейронной сети учитывать связи между различными нейронами и слоями в сети, что делает обучение более эффективным.
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence