Обсуждение:Метод обратного распространения ошибки

Материал из MachineLearning.

Версия 16:16, 1 июля 2026 (править) Iaroslav Lyakhov (Обсуждение | вклад) (Новая: == Промпт == Статья сгенерирована с помощью LLM '''Claude Opus 4.8''' и вычитана вручную. Приводятся оба промпта. ''...) ← К предыдущему изменению		Текущая версия (17:10, 5 июля 2026) (править) (отменить) Iaroslav Lyakhov (Обсуждение | вклад) (→Промпт)
Строка 1:		Строка 1:
-	== Промпт ==	+	P.s. - Я не сразу узнал что промпт нельзя тоже генерировать, так что все статьи пришлось переписывать.
-	Статья сгенерирована с помощью LLM '''Claude Opus 4.8''' и вычитана вручную. Приводятся оба промпта.	+
-	'''Основной промпт:'''	+	1: Напиши для вики MachineLearning.ru статью про метод обратного распространения ошибки. (используй вебпоиск и прочекай существующие на сайте статьи, бери пример оформления с других статей, проверяй актуальность, сейчас июль 2026) Пиши так чтоб было понятно и студенту и специалисту: сначала простое определение, потом подробнее. Учитывай ошибки предыдущих статей.
-	<pre>	+
-	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),	+	2: Объясни глубже идею цепного правила, Приведи все нужные формулы, как считать активации, сигнал ошибки, мб градиент по весам на обратном. Было бы прикольно если будет расписана связь с SGD и ещё чем нибудь.
-	и профессионалу (актуальные результаты и ссылки). Без банальностей и «следов LLM».	+
-	Объясни: зачем нужен эффективный подсчёт градиента при обучении многослойной сети;	+	3: Перепроверь на наличие ошибок и связь с статьями
-	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.	+
-	</pre>	+
-		+
-	'''Уточняющий промпт (2-я итерация):'''	+
-	<pre>	+
-	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.	+
-	</pre>	+
-		+
-	[[Участник:Iaroslav Lyakhov|Iaroslav Lyakhov]] 20:16, 1 июля 2026 (MSD)	+

---

Текущая версия

P.s. - Я не сразу узнал что промпт нельзя тоже генерировать, так что все статьи пришлось переписывать.

1: Напиши для вики MachineLearning.ru статью про метод обратного распространения ошибки. (используй вебпоиск и прочекай существующие на сайте статьи, бери пример оформления с других статей, проверяй актуальность, сейчас июль 2026) Пиши так чтоб было понятно и студенту и специалисту: сначала простое определение, потом подробнее. Учитывай ошибки предыдущих статей.

2: Объясни глубже идею цепного правила, Приведи все нужные формулы, как считать активации, сигнал ошибки, мб градиент по весам на обратном. Было бы прикольно если будет расписана связь с SGD и ещё чем нибудь.

3: Перепроверь на наличие ошибок и связь с статьями