什么是反向传播算法？深度神经网络中是如何应用的？

反向传播算法是一种训练深度神经网络的常用方法。它通过计算代价函数（损失函数）对网络中每个可调参数的梯度，并用梯度下降法更新参数，以最小化代价函数。

在深度神经网络中，反向传播算法可以在前向传播过程中计算每一层的输出值，并将其输入到代价函数中，计算网络的误差。然后反向传播算法通过反向传递误差，计算每个可调参数的梯度，从而更新参数。在反向传播算法中，常用的激活函数是sigmoid、ReLU等。

需要注意的是，反向传播算法并不是万能的，有时可能会遇到梯度消失或梯度爆炸等问题。针对这些问题，一些改进的算法如ReLU、Batch Normalization、Dropout等也被提出来了。