反向传播

反向传播（Backpropagation）是一种在神经网络中训练模型的算法。它通过计算损失函数（loss function）对每个参数的梯度（gradient），然后根据梯度来更新参数，以最小化损失函数。反向传播的核心思想是链式法则（chain rule），它将误差从输出层向输入层逐层传递，从而计算出每个参数对误差的贡献。这种方法使得神经网络能够自动学习和调整其内部权重，从而实现对复杂数据的高效处理和预测。