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^h English (en)	'''Backpropagation''' (short for '''backward propagation of errors''') is an algorithm for efficiently computing the gradient of a {{Term\|loss function}} with respect to every weight in a neural network. Combined with an optimisation method such as [[Gradient Descent\|gradient descent]], it forms the standard training procedure for modern {{Term\|deep learning}} models.
^h Spanish (es)	'''Retropropagación''' (abreviatura de '''propagación hacia atrás de los errores''') es un algoritmo para calcular eficientemente el gradiente de una {{Term\|loss function\|función de pérdida}} con respecto a cada peso en una red neuronal. Combinada con un método de optimización como el [[Gradient Descent\|descenso de gradiente]], constituye el procedimiento de entrenamiento estándar de los modelos modernos de {{Term\|deep learning\|aprendizaje profundo}}.
^h Chinese (zh)	'''反向传播'''（'''backward propagation of errors''' 的缩写）是一种用于高效计算神经网络中{{Term\|loss function\|损失函数}}相对于每个权重的梯度的算法。它与诸如[[Gradient Descent\|梯度下降]]之类的优化方法相结合，构成了现代{{Term\|deep learning\|深度学习}}模型的标准训练流程。