后向传播算法：神经网络训练的核心

人工智能中的后向传播（backpropagation）是一种用于训练神经网络的算法。其基本思想是通过计算误差信号在神经网络中的传播路径，从而更新网络中的权重参数，以使得网络的输出尽可能地接近期望输出。

后向传播算法是一种基于梯度下降的优化方法。具体来说，它通过计算输出误差对各个权重参数的偏导数，进而计算网络的梯度，并将梯度沿着相反方向更新权重参数，以最小化误差。

在后向传播算法中，误差信号从输出层向输入层传播，每一层的神经元都会接收到来自下一层的误差信号，并根据其输入计算出自身的误差信号。这个过程中，需要使用链式法则来计算每个神经元的误差信号和权重参数的偏导数。

后向传播算法通常需要进行多次迭代才能收敛，具体迭代次数取决于网络的复杂度和训练数据的规模。为了防止算法陷入局部最优解，通常还会使用一些技巧，如随机初始化权重参数、使用不同的学习率等。