Backpropagation ist ein Verfahren zur Optimierung von neuronalen Netzen, das es ermöglicht, die Gewichte der Verbindungen zwischen den Neuronen anzupassen, um die Fehler bei der Vorhersage zu minimieren. Es handelt sich um einen iterativen Prozess, der in zwei Hauptschritte unterteilt ist: 1. **Vorwärtsdurchlauf (Forward Pass)**: Die Eingabedaten werden durch das Netzwerk geleitet, und die Ausgaben werden berechnet. Dabei wird die Aktivierung jedes Neurons in den verschiedenen Schichten des Netzwerks bestimmt. 2. **Rückwärtsdurchlauf (Backward Pass)**: Nachdem die Ausgaben berechnet wurden, wird der Fehler (Differenz zwischen den vorhergesagten und den tatsächlichen Werten) ermittelt. Dieser Fehler wird dann rückwärts durch das Netzwerk propagiert, um die Gradienten der Gewichte zu berechnen. Dies geschieht mithilfe der Kettenregel der Ableitung, um zu bestimmen, wie viel jedes Gewicht zum Fehler beigetragen hat. Durch die Anpassung der Gewichte in Richtung des negativen Gradienten (unter Verwendung eines Optimierungsalgorithmus wie Gradient Descent) wird das Netzwerk schrittweise verbessert, sodass es genauere Vorhersagen treffen kann. Backpropagation ist somit ein zentraler Bestandteil des Trainingsprozesses von neuronalen Netzen.