反向传播（Backpropagation）是神经网络训练过程中的一种常用算法。它通过计算损失函数对网络权重的梯度，并使用梯度下降法来更新权重，从而优化网络参数。
反向传播算法原理
反向传播算法的基本思想是将输出层的误差信号沿着网络反向传播，计算每一层权重的梯度，并使用梯度下降法更新权重。
步骤：
- 前向传播：输入数据通过网络传播，计算每一层的输出。
- 计算损失：计算实际输出与期望输出之间的损失。
- 反向传播：计算损失函数对网络权重的梯度。
- 更新权重：使用梯度下降法更新权重，减小损失。
反向传播算法应用
反向传播算法在许多领域都有广泛的应用，例如：
- 机器学习
- 自然语言处理
- 计算机视觉
- 生物信息学
扩展阅读
想要了解更多关于神经网络和反向传播算法的知识，可以阅读以下文章：
神经网络结构
反向传播算法流程图