Этот алгоритм является основой для обучения нейронных сетей и заключается в минимизации ошибки между предсказанным значением сети и фактическим значением целевой переменной.
Процесс обратного распространения ошибки начинается с прямого прохода сети, когда входные данные проходят через скрытые слои нейронов и выходной слой, где вычисляется предсказанное значение.
Затем вычисляется ошибка между предсказанным значением и истинным значением целевой переменной. Далее происходит обратное распространение ошибки, когда ошибка передается обратно через сеть, причем каждому нейрону в сети присваивается вес, который корректируется в соответствии с величиной ошибки.
Этот процесс повторяется множество раз, пока ошибка не станет минимальной. Таким образом, нейронная сеть "обучается" на основе предоставленных данных и становится способной делать точные прогнозы или классификации.