Odborné vysvětlení: Zpětné šíření je algoritmus používaný k učení neuronových sítí. Počítá gradient chybové funkce vzhledem k vahám sítě a používá ho k aktualizaci vah tak, aby se minimalizovala chyba. Proces probíhá od výstupní vrstvy zpět k vstupní vrstvě, odtud název “zpětné šíření”.
Vysvětlení pro laiky: Zpětné šíření je jako učení se z chyb. Když AI udělá chybu, tento proces jí pomáhá zjistit, které části její “mysli” (neuronové sítě) za tu chybu mohou. Pak tyto části postupně upravuje, aby příště udělala menší chybu. Je to podobné, jako když se učíte hrát na hudební nástroj – když uděláte chybu, zjistíte, co jste udělali špatně, a příště se to snažíte udělat lépe.
Backpropagation is an algorithm used to train neural networks. It calculates the gradient of the error function with respect to the network weights and uses it to update the weights to minimize the error. The process occurs from the output layer back to the input layer, hence the name “backpropagation”.
