Algoritmo de Backpropagation

Es un método de optimización utilizado en redes neuronales para ajustar de manera iterativa los pesos y biases con el objetivo de minimizar el error en la predicción del modelo.

Se basa en la propagación del error desde la capa de salida hacia las capas anteriores, calculando gradientes a través del algoritmo de retropropagación.

Aprovecha el cálculo del gradiente descendente para actualizar los parámetros de la red y mejorar su capacidad de aprendizaje.

Es fundamental en entrenar redes neuronales profundas debido a su eficiencia y capacidad para manejar múltiples capas.