Backpropagation: treinando uma rede neural em Rust

1Key Takeaways

• No post anterior construímos o forward pass completo com duas camadas e ativação podendo já gerar uma previsão, mas os pesos eram aleatórios e nunca mudavam.
• Neste post fechamos o loop: loss, backpropagation e gradient descent .
• Conteúdo 1 Prólogo 2 A rede prevê mas não aprende 3 Medindo o erro com MSE 4 O gradiente da saída 5 Backpropagation 6 Atualizando os pesos 7 O loop de treino 8 Conclusão 1.
• Prólogo Nos ultimos posts trabalhamos na estrutura para implementar o Backpropagation que eu….