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Backpropagation

La backpropagation (retropropagazione dell'errore) è l'algoritmo che permette a una rete neurale di imparare correggendo i propri parametri. Dopo che la rete produce una previsione, si misura quanto questa si discosti dalla risposta corretta tramite la funzione di perdita. La backpropagation calcola poi, all'indietro strato dopo strato, quanto ciascun peso abbia contribuito all'errore. È come una catena di montaggio che, trovato un difetto nel prodotto finale, risale ogni stazione per capire dove correggere. Matematicamente sfrutta la regola della catena del calcolo differenziale per propagare le derivate dell'errore dall'output verso l'input, ottenendo i gradienti che indicano la direzione di miglioramento di ogni parametro.

Definizione

Senza backpropagation l'addestramento moderno sarebbe impensabile: è il meccanismo che rende efficiente aggiornare milioni o miliardi di parametri. Ogni volta che un modello viene addestrato o messo a punto, è la backpropagation, insieme alla discesa del gradiente, a trasformare gli errori in apprendimento concreto.

Termini correlati

• Discesa del gradiente
• Funzione di perdita
• Neural Network
• Deep Learning
• Parametri (Parameters)

Altri termini in Fondamenti AI

• LLM (Large Language Model)
• Token
• Context Window
• Temperature
• Allucinazione (AI Hallucination)
• Fine-tuning
• RAG (Retrieval Augmented Generation)
• Embedding

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