简述什么是反向传播算法

反向传播算法是神经网络训练的核心方法，通过计算损失函数对网络权重的梯度来实现参数优化。算法采用链式法则，从输出层向输入层逐层传递误差信号，每层根据接收到的误差调整权重。实际应用中，算法结合随机梯度下降，每次迭代使用少量样本更新参数，加快收敛速度。深度学习模型如CNN、RNN都依赖此算法进行训练，图像识别、自然语言处理等任务的成功实现离不开反向传播的优化能力。

反向传播算法解决了多层网络训练的难题，避免了需要计算高维空间中梯度的复杂问题。算法将误差信号反向传播到各层，每层只需关注当前层的局部梯度计算。现代深度学习框架如TensorFlow、PyTorch内置了高效的自动微分实现，使研究者能专注于模型设计而非底层计算。算法效率极高，处理百万级参数的网络仅需几分钟，这推动了人工智能在医疗诊断、自动驾驶等领域的突破性应用。