什么是反向传播算法？

反向传播算法是一种用于训练神经网络的算法，它通过计算损失函数对每个参数的梯度并将其反向传播来更新神经网络的权重和偏置。该算法包括两个步骤：前向传播和反向传播。在前向传播中，输入数据通过神经网络进行计算以生成输出；在反向传播中，根据损失函数对输出的误差进行反向传播，并计算每个参数的梯度以便于更新。这样反复迭代优化直到达到最小化损失函数的目标。