В чем заключается применение обратных функций в алгоритмах машинного обучения?

Возможно, имелся в виду алгоритм обратного распространения (backpropagation) в алгоритмах машинного обучения. 15

Применение обратного распространения заключается в обучении нейронных сетей путём минимизации ошибки предсказания. 1 Алгоритм позволяет сети «учиться» на своих ошибках и улучшать свои предсказания с каждой итерацией. 1

Процесс проходит в два этапа: 3

1. Прямая передача. 3 Входные данные перемещаются из входного слоя в выходной слой, проходя через скрытые слои. 3 Каждый слой выполняет вычисления и применяет функции активации. 3
2. Обратный переход. 3 Модель вычисляет, насколько каждый вес вносит вклад в ошибку, и обновляет веса, чтобы минимизировать потери. 3

Этот процесс продолжается до тех пор, пока модель не выдаст точный прогноз. 3

Некоторые области применения обратного распространения: распознавание изображений и речи, обработка естественного языка, финансовое прогнозирование. 4