什么叫反向传播算法

反向传播算法是神经网络训练的核心方法，它通过计算损失函数对网络权重的梯度来更新参数。算法从输出层开始，逐层向前计算误差，并将误差分配给各层神经元。每个权重根据其对误差的贡献大小进行调整，学习率决定更新的幅度。这一过程不断重复，直到网络输出达到预期精度。反向传播的高效性源于其链式法则的应用，使得多层网络的训练成为可能。

反向传播算法的实际应用包括图像识别、语音处理和自然语言翻译等领域。训练一个包含1000个神经网络的模型，反向传播需要处理数百万个参数。算法通过最小化预测值与真实值之间的差距，逐步优化网络结构。在实践中，反向传播常与随机梯度下降结合使用，每次迭代处理一小批数据，平衡了计算效率和收敛速度。