反向传播算法属于激活函数吗？

不是的，反向传播算法并不属于激活函数。

反向传播算法是一种用于训练神经网络的方法，通过计算误差对网络中的参数进行更新，从而使网络能够更好地拟合训练数据。它是一种基于梯度下降的优化算法，通过反向传播误差信号来计算每个参数的梯度，然后利用梯度下降法来更新这些参数。

激活函数是神经网络中的一种非线性函数，它被用于在神经元中引入非线性，从而增加网络的表达能力。常见的激活函数包括sigmoid、ReLU、tanh等。激活函数的作用是将神经元的输入映射到一个非线性的输出，从而使神经网络能够学习更加复杂的函数关系。