什么是反向传播算法？
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内容提要
反向传播算法用于训练神经网络，通过计算损失函数的梯度来更新权重和偏置。该算法包括前向传播和反向传播两个步骤，反复迭代以最小化损失函数。
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关键要点
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反向传播算法用于训练神经网络。
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算法通过计算损失函数对每个参数的梯度来更新权重和偏置。
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反向传播算法包括前向传播和反向传播两个步骤。
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前向传播中，输入数据通过神经网络计算生成输出。
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反向传播中，根据损失函数对输出的误差进行反向传播。
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反向传播计算每个参数的梯度以便于更新。
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算法通过反复迭代优化，直到最小化损失函数。
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