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反向传播算法

反向传播算法是人工神经网络中极其重要的一项算法。人工神经网络的兴起跟反向传播算法的普及有关。

在对神经网络进行训练时，神经网络会根据给定的数据分析得出一个结果，比如根据图片数据判断出图片上的动物是小猫还是小狗。

假如得出的结论和给定的标签不一致，比如给定的标签是小猫，但神经网络判断出来的是小狗，那么神经网络就会根据这个结果逆向调整神经元之间的权重，重新输出结果。

如果输出结果还是和标签不一致，那就继续调整，一直调整到输出的结果和给定的标签一致为止。

在使用大量的数据进行训练时，神经网络会使用反向传播算法对每一个输入和输出进行调整。在这个过程当中不断地进行自身的优化。

这样一来，在面对新的数据时，神经网络就能做出更加可靠的判断。