 Geri yayılım süreci sinir ağlarında nasıl çalışır?
Geri yayılım, derin sinir ağlarının eğitiminde kullanılan bir algoritmadır. Girdiler verilen ağın çıktısını hesaplayan ileri bir geçişle başlayan ve ardından her bir nöronu birbirine bağlayan ağırlıkların gradyanlarını bulmak için geri giden yinelemeli bir süreçtir. Degradeler daha sonra ağırlıkları degradenin zıt yönünde ayarlamak için kullanılır. Ağın istenen çıktıyı üretmesine neden olan en iyi ağırlık setini bulmak için bu işlem birçok kez tekrarlanır. Geri yayılım, modelin tahminindeki hatayı en aza indirmek için yapay sinir ağının ağırlıklarını ayarlayarak çalışır.