O backpropagation, ou retropropagação, é um método fundamental no treinamento de redes neurais. Ele é utilizado para calcular o gradiente da função de perda em relação aos pesos da rede, permitindo que esses pesos sejam ajustados de forma a minimizar o erro. Analisando as alternativas: a) Um algoritmo para otimizar as funções de ativação - Isso não é correto, pois o backpropagation não se concentra nas funções de ativação, mas sim no ajuste dos pesos. b) Um processo que ajusta os pesos de forma iterativa, propagando o erro de volta para os neurônios anteriores - Esta é a definição correta do backpropagation. Ele ajusta os pesos com base no erro calculado na saída, propagando esse erro de volta pela rede. c) Um método para prevenir o overfitting durante o treinamento - Isso não é correto, pois o backpropagation não é um método de regularização. d) Um tipo de regularização usada em redes profundas - Novamente, isso não é correto, pois o backpropagation não é uma técnica de regularização. e) Um algoritmo para inicializar pesos de forma aleatória - Isso também não é correto, pois o backpropagation não se refere à inicialização de pesos. Portanto, a alternativa correta é: b) Um processo que ajusta os pesos de forma iterativa, propagando o erro de volta para os neurônios anteriores.