神经网络的反向传播算法的过程

神经网络的反向传播（Backpropagation）算法是深度学习中用于训练多层前馈神经网络的关键技术。它基于梯度下降优化方法，通过计算损失函数对每个权重参数的偏导数，来调整网络的权重，从而使网络的预测更接近于实际结果。以下是反向传播的基本步骤：

1. **前向传播**:
- 输入数据通过网络的每一层，激活函数被应用到输入和上一层的输出上。
- 输出层计算预测值，并与目标值进行比较，得到损失函数的值。

2. **计算损失梯度**:
- 从输出层开始，计算当前节点的误差（也称为梯度），这是损失函数关于该节点的偏导数。
- 这个误差被称为“delta”或“error gradient”。

3. **反向传播误差**:
- 误差逐层向上传播，每一层通过链式法则计算其对网络权重的贡献，即该层权重的梯度。
- 随着误差的反向传播，每层的权重更新为它们的当前值减去学习率乘以误差梯度。

4. **权重更新**:
- 用学习率乘以每一层权重的梯度，然后将结果从当前权重中减去，这样就更新了网络的参数。

5. **迭代过程**:
- 重复上述步骤，直到损失函数收敛，或者达到预定的训练轮次。