Como se calcula a descida do gradiente descedente em redes neurais ?

O cálculo da descida do gradiente descendente em redes neurais é feito através da derivada parcial da função de custo em relação aos pesos da rede. Essa derivada é usada para atualizar os pesos da rede em cada iteração do algoritmo de treinamento. O objetivo é minimizar a função de custo, que representa a diferença entre a saída da rede e o valor esperado. O processo de atualização dos pesos é repetido até que a função de custo atinja um valor mínimo ou até que o número máximo de iterações seja alcançado.