How Neural Networks Actually Learn: Backpropagation, Gradients, and Training Loop (Developer Guide)

Este artigo detalha como as redes neurais aprendem por meio de otimização, explicando o ciclo de treinamento que envolve propagação direta, cálculo da função de perda e backpropagation para computar gradientes e atualizar pesos. Ele enfatiza a importância das funções de perda na geração de gradientes para ajustar os parâmetros do modelo via regra da cadeia.