反向传播（Backpropagation）原理详解

反向传播（Backpropagation），简称“backprop”，是训练人工神经网络的核心算法之一。它通过链式法则高效地计算损失函数相对于网络中每个参数的梯度，从而实现参数的优化更新。

什么是反向传播？

在监督学习中，神经网络通过前向传播计算输出，再与真实标签比较得到误差。反向传播则从输出层开始，逐层将误差“反向”传递回网络各层，计算每一层权重和偏置对总误差的贡献（即梯度）。

为什么需要反向传播？

直接对每个参数进行数值微分计算量极大，尤其在深层网络中不可行。反向传播利用链式法则，以一次前向+一次反向即可高效获得所有参数的梯度，大幅提升了训练效率。

基本流程

1. 前向传播：输入数据经过网络，计算预测值和损失。
2. 反向传播：从损失函数出发，逐层计算梯度。
3. 参数更新：使用梯度下降等优化器更新权重和偏置。

应用场景

反向传播广泛应用于图像识别、自然语言处理、语音合成等深度学习任务中，是现代AI系统训练的基础。

小结

掌握反向传播不仅是理解神经网络如何“学习”的关键，也是深入研究更高级模型（如Transformer、GAN等）的基石。建议结合代码实践（如用NumPy手动实现）加深理解。