简述神经网络的“梯度下降算法”的工作过程？

梯度下降算法是神经网络中常用的一种优化方法，其目的是通过不断迭代调整神经网络的权重和偏置，使得神经网络的输出结果与真实值之间的误差最小化。

具体来说，梯度下降算法的工作过程如下：

1. 随机初始化神经网络的权重和偏置。

2. 输入训练数据，并通过前向传播计算神经网络的输出结果。

3. 计算神经网络输出结果与真实值之间的误差，并根据误差值计算神经网络的梯度。

4. 根据梯度的方向和大小，通过调整神经网络的权重和偏置来降低误差。

5. 重复步骤2~4，直到误差值小于预设的阈值或达到最大迭代次数为止。

在每次迭代中，梯度下降算法的核心是计算神经网络的梯度。梯度是一个向量，它表示函数在当前点上升最快的方向。对于神经网络中的每个权重和偏置，都可以通过计算对应的偏导数来得到梯度。通过不断的迭代，梯度下降算法可以找到误差最小化的权重和偏置，从而提高神经网络的准确性和泛化能力。

需要注意的是，梯度下降算法存在一些问题，比如容易陷入局部最优解、学习速率的选择等。因此，在实际应用中，可以采用一些改进的算法，如随机梯度下降、Adam等，来提高神经网络的训练效果。