As redes neurais são inspiradas no cérebro humano e consistem em nós ou “neurônios” interconectados que podem processar e transmitir informações. O processo de aprendizagem em redes neurais envolve ajustar as conexões entre esses neurônios com base nos dados de entrada e na saída desejada. Esse ajuste é guiado por um conceito matemático denominado “algoritmo de retropropagação”, que calcula e atualiza com eficiência os pesos associados a cada conexão.

Algoritmo de retropropagação:
O algoritmo de retropropagação é a base do treinamento de redes neurais e é amplamente utilizado para otimizar o desempenho da rede. Aqui está um resumo de como ele funciona:

1. Propagação direta:
- A informação flui através da rede, dos neurônios de entrada aos neurônios de saída.
- Cada neurônio calcula sua saída com base em suas entradas e em uma função específica (por exemplo, sigmóide ou ReLU).
- A saída é comparada com a saída desejada ou alvo, resultando em um valor de erro.

2. Cálculo de erro:
- O erro é calculado medindo a diferença entre a saída da rede e a saída desejada. Uma função de erro comumente usada é o erro quadrático médio (MSE), que quantifica a diferença quadrática média entre os resultados reais e desejados.

3. Retropropagação:
- Nesta fase crucial, o erro é propagado para trás pela rede, camada por camada.
- O algoritmo calcula o gradiente do erro em relação aos pesos de cada neurônio usando a diferenciação da regra da cadeia.
- Esta informação de gradiente indica como os pesos devem ser ajustados para minimizar o erro.

4. Ajuste de peso:
- Com base nos gradientes calculados, os pesos são ajustados para diminuir o erro. Este processo é semelhante a “ensinar” a rede ajustando suas conexões internas.
- Os pesos são atualizados proporcionalmente ao gradiente e a uma taxa de aprendizagem, que determina a magnitude do ajuste. Uma taxa de aprendizagem mais elevada leva a uma aprendizagem mais rápida, mas potencialmente menos estável, enquanto uma taxa de aprendizagem mais baixa resulta numa aprendizagem mais cautelosa, mas potencialmente mais lenta.

5. Iteração e Convergência:
- As etapas de propagação direta, cálculo de erro e retropropagação são iteradas várias vezes até que o erro seja minimizado ou a rede atinja um critério de convergência predefinido.
- À medida que o treinamento avança, a rede aprende refinando continuamente seus pesos para produzir resultados que correspondam aos valores desejados.

O algoritmo de retropropagação permite que as redes neurais detectem padrões e relacionamentos dentro dos dados, ajustando com eficiência seus parâmetros internos. Esse processo permite que eles executem tarefas complexas, como reconhecimento de imagens, processamento de linguagem natural e tomada de decisões.