↑: [[G検定に関する知識]] - ニューラルネットワークの学習アルゴリズム。出力の誤差を入力側へ逆向きに伝えて、各重みの責任量（勾配）を計算する - 1986年にルメルハートらが発表し、第二次AIブームの火付け役となった - 学習の4ステップ - ①順伝播（予測を出す） - ②誤差計算 - ③逆伝播（各重みへ責任を配る） - ④重みの更新 - [[連鎖律]]を使って合成関数の微分を層ごとに計算する - 課題として[[勾配消失問題]]と[[勾配爆発問題]]がある - cf. [[信用割り当て問題]], [[連鎖律]], [[勾配消失問題]], [[勾配爆発問題]]