Backpropagation
Introduzione al Backpropagation
Le reti neurali ottimizzano i loro pesi e bias attraverso un processo di addestramento supervisionato.
L'addestramento inizia calcolando l'errore tra i valori previsti e quelli reali, rappresentando la funzione di costo.
Calcolo dell'Errore e Propagazione
L'errore viene propagato all'indietro nella rete per ottimizzare i pesi e bias utilizzando il gradiente discendente.
Si utilizza la regola della catena per calcolare le derivate necessarie per aggiornare i pesi.
Iterazioni di Addestramento
Il processo di addestramento prevede l'inizializzazione casuale dei pesi e bias, il calcolo dell'output della rete, la valutazione dell'errore e l'aggiornamento dei pesi.
Questo ciclo continua fino a raggiungere un numero predefinito di iterazioni o un errore sotto una soglia stabilita.
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