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O algoritmo que treina redes neurais propagando os erros de previsão de trás para frente para ajustar cada peso — o motor por trás de quase todo o deep learning.
A retropropagação calcula quanto cada peso de uma rede contribuiu para o erro de saída, usando a regra da cadeia para propagar os gradientes da função de perda de volta por todas as camadas. Rumelhart, Hinton e Williams (1986) a popularizaram como uma forma prática de treinar redes multicamadas, tornando o deep learning viável.
Todos os modelos deste glossário — de CNNs a Transformers — são treinados com retropropagação combinada a um otimizador como o Adam.
Fontes primárias, revisadas por pares e de arquivo para esta definição.
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