请解释深度学习算法中的反向传播(Backpropagation)算法的原理和过程。
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反向传播（Backpropagation）是一种用于训练神经网络的优化算法，其核心思想是通过计算损失函数相对于网络中每个参数的梯度，并利用这些梯度来更新参数，以最小化损失函数。具体过程如下：

1. **前向传播（Forward Propagation）**：输入数据通过神经网络逐层传递，每一层计算其输出，直到输出层产生预测结果。

2. **计算损失（Compute Loss）**：将预测结果与真实标签进行比较，计算损失函数（如均方误差、交叉熵等）。

3. **反向传播（Backward Propagation）**：从输出层开始，逐层计算损失函数相对于每一层参数的梯度。利用链式法则，将误差从输出层反向传播到输入层。

4. **参数更新（Parameter Update）**：根据计算出的梯度，使用优化算法（如随机梯度下降SGD）更新网络中的权重和偏置。

5. **重复迭代**：重复上述步骤，直到网络的性能达到预设标准或训练达到预定次数。

通过这种方式，反向传播算法能够有效地调整神经网络的参数，使其逐步逼近最优解。
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