反向传播算法 🚀

💡反向传播算法（Backpropagation）是深度学习领域中的核心算法之一，它通过计算损失函数对网络参数的梯度来优化神经网络模型。简单来说，就是让机器学会如何调整自己的“认知”，从而更准确地完成任务。这个过程就像人类不断试错并改进一样，算法会自动找到最优解。

🔍该算法主要分为两个阶段：前向传播和反向传播。在前向传播中，输入数据经过多层网络处理后输出结果；而在反向传播中，则利用链式法则从输出端开始逐层计算误差，并将这些信息反馈给每一层以更新权重。这种方式极大地提高了训练效率。

第三段：🎯反向传播算法广泛应用于图像识别、语音处理等领域。例如，在自动驾驶汽车中，它可以快速识别道路标志和行人，确保行车安全。随着技术进步，未来反向传播还将助力更多创新应用诞生，推动人工智能发展迈上新台阶！💪✨