什么是反向传播算法（BP算法）

反向传播算法（Backpropagation，简称BP算法）是一种广泛应用于训练人工神经网络的算法。它主要用于计算和更新模型参数，以最小化预测输出与实际目标之间的损失函数。反向传播算法的核心思想是通过计算误差反向传播来更新网络权重，从而优化网络的性能。

反向传播算法的基本步骤如下：

1. 前向传播：输入数据通过网络的每一层，逐层计算激活值，直到输出层产生预测结果。
2. 计算损失：将预测结果与实际目标进行比较，计算损失函数的值。
3. 反向传播：从输出层开始，逐层计算每一层的误差，并根据这些误差调整权重，以减少损失函数的值。
4. 更新权重：使用梯度下降法或其他优化方法，根据计算出的梯度更新网络中的权重。

反向传播算法的关键在于其能够高效地计算损失函数对网络参数的梯度，这得益于链式法则的应用。通过这种方式，算法能够在权重空间中寻找使损失函数最小化的权重视值，从而实现对神经网络的优化。

反向传播算法不仅适用于多层感知器，还可以扩展到更复杂的神经网络结构中，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。它在深度学习中扮演着至关重要的角色，是许多现代神经网络模型的基础。

总之，反向传播算法通过迭代优化网络参数，使得神经网络能够更好地拟合训练数据，提高预测精度。