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id: backpropagation-algorithm-1986
title: Rumelhart, Hinton und Williams machen Backpropagation bekannt
date: '1986-01-01'
datePrecision: year
dateSources:
  - s2
  - s4
summary: >-
  1986 beschrieben Rumelhart, Hinton und Williams in Nature, wie sich
  mehrschichtige neuronale Netze trainieren lassen. Das Verfahren war nicht
  neu, aber erst dieser Aufsatz machte es in der KI-Forschung breit bekannt.
themeId: theme-neuronale-netze
wikidata:
  - id: Q798503
    name: 'Backpropagation'
  - id: Q29469983
    name: 'Learning representations by back-propagating errors'
verification: verified
sources:
  - key: s2
    title: Backpropagation
    publisher: Wikipedia
    url: https://en.wikipedia.org/wiki/Backpropagation
    accessedAt: '2026-09-15'
  - key: s3
    title: 'Deep Learning in a Nutshell: History and Training'
    publisher: NVIDIA
    url: https://developer.nvidia.com/blog/deep-learning-nutshell-history-training/
    accessedAt: '2026-09-15'
  - key: s4
    title: Learning Representations by Back-Propagating Errors
    publisher: ML Anthology
    url: https://mlanthology.org/misc/1986/rumelhart1986misc-learning/
    accessedAt: '2026-10-12'
provenance:
  origin: legacy-entries-ts
  reviewedBy: recherche-nachtrag
  reviewedAt: '2026-09-15'
  migratedAt: '2026-09-14'
seeAlso:
  - id: imagenet-2012
    note: >-
      Das Verfahren stand fertig da und blieb wirkungslos, bis Daten und
      Rechenleistung es einholten.
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Backpropagation berechnet die Gradienten rückwärts durch ein neuronales Netz und
erlaubt so, die Gewichte in allen Schichten anzupassen, auch in Netzen mit
mehreren verdeckten Schichten.[^s2] Mathematisch war das Verfahren schon länger
bekannt; der breiten KI-Forschung zugänglich machte es 1986 der Aufsatz von
Rumelhart, Hinton und Williams in Nature.[^s2][^s4] Die Aufsätze von 1985 und
1986 machten das Verfahren bekannt und fielen mit dem wieder erwachten Interesse
an neuronalen Netzen in den 1980er-Jahren zusammen.[^s2] Die erste praktische
Anwendung folgte 1989 durch Yann LeCun bei den Bell Labs.[^s3]

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