vault backup: 2026-05-07 21:53:02

.obsidian/workspace.json

@@ -257,6 +257,7 @@
   },
   "active": "cb9f1037ae0492db",
   "lastOpenFiles": [
+    "99 System/Cache/Pasted image 20260507214813.png",
     "01 Library/11 Machine Learning/Обратное распространение ошибки.md",
     "01 Library/11 Machine Learning/Нейронные сети.md",
     "01 Library/02 DevOps/Основные команды git.md",
@@ -282,7 +283,6 @@
     "99 System/Archive/УИР.md",
     "99 System/Archive/Основные команды git.md",
     "99 System/Archive/Введение в сетевую безопасность.md",
-    "99 System/Archive/Gitlab.md",
     "00 Inbox/Archive",
     "01 Library/03 Math/Теория нечетких множеств/Теория нечетких множеств.md.tmp.254945.1777751883191",
     "01 Library/02 DevOps/Ansible/Ansible - основы.md.tmp.254945.1777751876503",

01 Library/11 Machine Learning/Обратное распространение ошибки.md

@@ -17,6 +17,9 @@ title: Обратное распространение ошибки
 
 Главная идея: сначала сеть делает прямой проход и получает предсказание, затем ошибка распространяется от выходного слоя назад к предыдущим слоям. Для каждого веса считается, насколько изменение этого веса повлияло на итоговую ошибку.
 
+## Как выглядит
+![[Pasted image 20260507214813.png]]
+
 ## Где используется
 
 Backpropagation нужен при обучении сетей с учителем: