反向传播算法

反向传播算法（Backpropagation Algorithm）是一种在神经网络中优化权重和偏置的方法，通过计算损失函数（如均方误差）对权重和偏置的梯度来更新参数。该算法分为两个阶段：前向传播和反向传播。在前向传播阶段，输入数据通过网络层进行传递，每一层都会根据激活函数计算输出值。在反向传播阶段，从输出层开始，计算损失函数相对于每个参数的梯度，然后逐层向前传递这些梯度以更新参数。反向传播算法的核心思想是利用链式法则求解梯度，从而找到最小化损失函数的最佳参数组合。