La retropropagación aplica la regla de la cadena para repartir el error de una red capa por capa. Primero se calcula el error de la última capa, luego se propaga hacia atrás y con él se obtienen los gradientes de todos los pesos y sesgos en una sola pasada, resumidos en cuatro ecuaciones.
La regla de la cadena calcula la derivada de una función compuesta multiplicando las derivadas de sus eslabones: si y depende de u y u depende de x, entonces dy/dx es dy/du por du/dx. Esa multiplicación de derivadas capa por capa es exactamente lo que hace la retropropagación para entrenar una red neuronal.
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