Backpropagation ist ein grundlegender Algorithmus im Bereich des maschinellen Lernens, der zur Schulung von künstlichen neuronalen Netzen Neuronales Netz eingesetzt wird. Er dient dazu, die Gewichte der Netze anzupassen, um die Fehlerquote bei der Vorhersage oder Klassifizierung von Daten zu minimieren. Dieser Prozess ermöglicht es dem neuronalen Netz, aus den Daten zu lernen und seine Vorhersagen zu verbessern.
Der Prozess der Backpropagation besteht aus zwei Hauptschritten: der Vorwärtspropagation und der Rückwärtspropagation. Während der Vorwärtspropagation fließen die Eingabedaten durch das neuronale Netz, und jede Schicht verarbeitet die Informationen, um eine Ausgabe zu erzeugen. Anschließend wird der Fehler zwischen der vorhergesagten Ausgabe und der tatsächlichen Ausgabe berechnet.
In der Rückwärtspropagation wird dieser Fehler dann rückwärts durch das Netz geleitet, um die Gewichte anzupassen. Hierbei wird der Chain Rule aus der Differentialrechnung verwendet, um den Einfluss jedes Gewichts auf den Gesamtfehler zu bestimmen. Diese Anpassung der Gewichte erfolgt iterativ, was bedeutet, dass der Prozess wiederholt wird, bis der Fehler unter einen bestimmten Schwellenwert fällt oder eine vordefinierte Anzahl von Iterationen erreicht ist.
Backpropagation ist besonders effizient, da es es ermöglicht, die Gewichte in großen Netzen zu aktualisieren, ohne dass die Rechenzeit explodiert. Dies macht den Algorithmus zu einem zentralen Bestandteil moderner Deep Learning-Anwendungen, wie z.B. der Bild- oder Spracherkennung. Ohne Backpropagation wären viele der heute üblichen KI-Anwendungen nicht möglich, da die Schulung der Netze zu aufwändig und zeitaufwändig wäre.