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Backpropagation

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Was ist Backpropagation?

Backpropagation, auch bekannt als Rückwärtspropagierung, ist ein zentraler Lernalgorithmus in neuronalen Netzen, der eine entscheidende Rolle beim maschinellen Lernen spielt. Er wird verwendet, um die Genauigkeit von Vorhersagen in einem trainierten Netzwerk zu verbessern.

Funktionsweise

Backpropagation berechnet den Fehler oder die Abweichung zwischen der tatsächlichen Ausgabe des Netzwerks und der gewünschten Ausgabe (dem Ziel). Dieser Fehler wird dann vom Ausgang zurück durch das Netzwerk geführt. Auf diesem Weg werden die Gewichte der Verbindungen zwischen den Neuronen so angepasst, dass der Fehler in zukünftigen Vorhersagen verringert wird.

Bedeutung

Dieser Prozess ist entscheidend für das "Lernen" des Netzwerks. Durch kontinuierliche Anpassung und Optimierung der Gewichtungen lernt das Netzwerk, Muster in den Daten effektiver zu erkennen und genauere Vorhersagen zu treffen. Backpropagation ist besonders wichtig in tiefen neuronalen Netzen, wo sie hilft, komplexe Muster und Beziehungen in großen Datenmengen zu erfassen.

Autor dieses Beitrags

Simon Feller

Experte für Künstliche Intelligenz (KI) und Prozessautomatisierung