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El algoritmo que entrena redes neuronales propagando hacia atrás los errores de predicción para ajustar cada peso: el motor de casi todo el aprendizaje profundo.
La retropropagación calcula cuánto contribuyó cada peso de una red al error de salida, usando la regla de la cadena para propagar los gradientes desde la pérdida hacia atrás a través de todas las capas. Rumelhart, Hinton y Williams (1986) la popularizaron como una forma práctica de entrenar redes multicapa, lo que hizo viable el aprendizaje profundo.
Todos los modelos de este glosario, desde las CNN hasta los Transformers, se entrenan con retropropagación combinada con un optimizador como Adam.
Fuentes primarias, revisadas por pares y de archivo para esta definición.
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