Retropropagación
En el ámbito de la inteligencia artificial, la retropropagación (en inglés, backpropagation) es un método utilizado para entrenar redes neuronales artificiales. Se trata de un algoritmo clave en el entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo, ya que permite al modelo ajustar sus pesos en la dirección que minimiza el error.
La retropropagación funciona calculando el gradiente de la función de pérdida con respecto a cada peso usando la regla de la cadena y computando el gradiente hacia atrás a través de la red. Los pesos se actualizan luego en la dirección opuesta al gradiente. Este proceso se repite muchas veces con el objetivo de encontrar el conjunto de pesos que minimice la función de pérdida.
La retropropagación es una manera eficiente de calcular gradientes en redes neuronales y es una de las razones del éxito del aprendizaje profundo.
Aunque es una herramienta poderosa para entrenar modelos de aprendizaje profundo, la retropropagación requiere una gran cantidad de datos y recursos computacionales, y puede quedarse atrapada en mínimos locales.
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