Почему алгоритм backpropagation стал революционным для обучения нейронных сетей?

Алгоритм backpropagation (обратное распространение ошибки) стал революционным для обучения нейронных сетей по нескольким причинам:

• Возможность обучения глубоких сетей. vc.ru До появления backpropagation нейросети ограничивались 1–2 слоями, и любая попытка добавить ещё слои «ломалась». vk.com Backpropagation впервые дал универсальный рецепт, как учить глубокие (многослойные) структуры. vk.com
• Автоматизация обучения. www.geeksforgeeks.org Backpropagation делает процесс обучения автоматизированным, модель может сама корректировать себя для оптимизации производительности. www.geeksforgeeks.org
• Эффективное обновление весов. www.geeksforgeeks.org Алгоритм вычисляет градиент функции потерь по всем параметрам сети, что позволяет эффективно обновлять веса. www.geeksforgeeks.org
• Масштабируемость. vk.com Backpropagation легко реализуется через линейную алгебру, идеально ложится на графические процессоры (GPU) и поддерживает параллельную обработку. vk.com Это сделало возможным рост моделей от десятков параметров до сотен миллиардов. vk.com
• Возможность распознавания образов. vc.ru В 1980-х годах эксперименты показали, что нейросети с backpropagation могут распознавать рукописные цифры, буквы и даже звуки речи. vc.ru

Таким образом, backpropagation открыл путь к реальному, масштабируемому машинному обучению, впервые позволив глубине сети стать не теоретической абстракцией, а рабочим инструментом. vk.com