反向传播（BackPropagation）是一种用于训练人工神经网络的算法，广泛应用于深度学习领域。其主要目的是通过计算损失函数相对于权重和偏差的偏导数来调整神经网络中的参数，从而最小化预测输出与实际目标之间的误差。
反向传播算法的核心思想是利用链式法则计算梯度，即从输出层开始，逐层向前计算每个权重和偏差对损失函数的偏导数。这个过程被称为“误差反向传播”，因为它涉及到将误差从输出层反向传播到输入层。具体来说，反向传播包括以下步骤：
- 前向传播：首先，将输入数据通过神经网络的各层进行前向传播，得到预测输出。
- 计算损失：然后，计算预测输出与实际目标之间的损失函数值。
- 反向传播误差：接着，使用链式法则计算损失函数相对于每个权重和偏差的偏导数，这些偏导数表示了误差在各层参数上的分布情况。
- 更新权重：最后，根据计算出的梯度，使用梯度下降法或其他优化算法更新网络中的权重和偏差，以减少损失函数的值。
反向传播算法不仅适用于多层神经网络，而且能够处理复杂的映射问题。它通过不断迭代优化网络参数，使得神经网络能够更好地逼近期望的输出结果
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