Backpropagation ist ein
Algorithmus für das Training von neuronalen Netzen, der verwendet wird, um die
Fehler zwischen den tatsächlichen und den vorhergesagten Ergebnissen zu
minimieren. Der Algorithmus berechnet den Gradienten der Verlustfunktion und
passt die Gewichte des Netzes entsprechend an. Backpropagation ist ein
wichtiger Schritt bei der Entwicklung von Deep-Learning-Modellen.
