Backpropagation ist ein Algorithmus, der in der künstlichen Intelligenz und im maschinellen Lernen verwendet wird, insbesondere beim Training von künstlichen neuronalen Netzen. Der Begriff steht für "Backpropagation of Errors" und beschreibt den Prozess, bei dem die Fehler, die während der Vorhersage eines Modells auftreten, rückwärts durch das Netzwerk propagiert werden, um die Gewichte der Verbindungen zwischen den Neuronen anzupassen. Der Prozess umfasst typischerweise folgende Schritte: 1. **Vorwärtsdurchlauf**: Die Eingabedaten werden durch das Netzwerk geleitet, um eine Vorhersage zu erzeugen. 2. **Fehlerberechnung**: Der Unterschied zwischen der Vorhersage und dem tatsächlichen Zielwert wird berechnet, oft unter Verwendung einer Verlustfunktion. 3. **Rückwärtsdurchlauf**: Der Fehler wird rückwärts durch das Netzwerk propagiert, wobei die Ableitungen der Verlustfunktion in Bezug auf die Gewichte berechnet werden. Dies geschieht mithilfe der Kettenregel der Differenzialrechnung. 4. **Gewichtsaktualisierung**: Die Gewichte werden angepasst, um den Fehler zu minimieren, typischerweise unter Verwendung eines Optimierungsalgorithmus wie dem Gradientenabstieg. Durch wiederholtes Anwenden dieses Prozesses auf viele Trainingsbeispiele kann das neuronale Netzwerk lernen, bessere Vorhersagen zu treffen.