Artikel:David E. Rumelhart, Geoffrey E. Hinton & Ronald J. Williams
Klassische Arbeit zu Backpropagation: Repräsentationen durch Fehlerrückführung lernen
Die Forschungsarbeit von David E. Rumelhart, Geoffrey E. Hinton und Ronald J. Williams stellt das Backpropagation-Verfahren für neuronale Netze vor. Der Algorithmus passt Verbindungsgewichte schrittweise an, um Abweichungen zwischen Soll- und Ist-Ausgaben zu minimieren.
Aus Video: Building an LLM from Scratch: Neural Networks, Tokenization, and Transformers
