Обсуждение:Метод обратного распространения ошибки

Материал из MachineLearning.

Промпт

Статья сгенерирована с помощью LLM Claude Opus 4.8 и вычитана вручную. Приводятся оба промпта.

Основной промпт:

Ты специалист по машинному обучению, профессор в ведущем техническом университете
и популяризатор науки. Напиши статью «Метод обратного распространения ошибки»
для вики MachineLearning.ru в вики-разметке.

Статья должна быть полезна и новичку (понятные определения, популярные объяснения),
и профессионалу (актуальные результаты и ссылки). Без банальностей и «следов LLM».

Объясни: зачем нужен эффективный подсчёт градиента при обучении многослойной сети;
идею цепного правила и двух проходов (прямой и обратный); связь с градиентным спуском
и минимизацией эмпирического риска; историю (Румельхарт, Хинтон, Уильямс, 1986;
связь с зимами ИИ); трудности (затухающие/взрывающиеся градиенты); значение для
глубокого обучения и обучаемой векторизации данных.

Оформление: жирное определение с англоязычным вариантом в скобках «(англ. ...)»;
разделы ==...==; формулы через <tex>...</tex> (не <math>!); внутренние ссылки [[...]]
(Многослойная нейронная сеть, Метод стохастического градиента, Минимизация
эмпирического риска, Функция потерь, Зима искусственного интеллекта); в конце
==См. также==, ==Литература== (через * с шаблонами {{статья}}/{{книга}}), категории.
Объём ~500-650 слов.

Уточняющий промпт (2-я итерация):

Добавь формулы для сигнала ошибки delta и градиента по весам слоя через <tex>.
Подчеркни ключевую мысль: весь градиент считается за один обратный проход по
стоимости порядка одного прямого прохода. Проверь, что все факты и годы верны.

Iaroslav Lyakhov 20:16, 1 июля 2026 (MSD)