给我完整的神经网络反向传播算法

神经网络反向传播算法是一种常用的优化算法，用于训练神经网络。其步骤如下：

1. 前向传播：将输入数据送入神经网络中，逐层计算每个神经元的输出值。

2. 计算误差：将神经网络输出的结果与真实结果进行比较，计算误差。

3. 反向传播：从输出层开始，将误差反向传递回每个神经元，计算每个神经元的误差贡献。

4. 更新权重：使用误差贡献计算每个神经元的权重更新值，更新神经元的权重。

5. 重复训练：重复以上步骤，直到神经网络的误差达到可接受的水平。

其中，反向传播的具体计算方法如下：

1. 计算输出层误差：误差等于神经网络输出值与真实值之差。

2. 传递误差：将输出层误差乘以输出层神经元的导数，将误差反向传递回上一层神经元。

3. 计算隐藏层误差：将传递回来的误差与隐藏层神经元的导数相乘，得到隐藏层的误差。

4. 更新权重：使用误差和学习率计算权重更新值，并更新神经元的权重。

5. 重复以上步骤，直到误差收敛。