🌟【反向传播算法：定义、概念、可视化】🌟

反向传播算法（Backpropagation）是深度学习领域的核心，它像是一位智慧的导航员，在神经网络中指引误差流动的方向。简单来说，它是一种通过计算误差梯度来优化模型参数的技术。🔍

首先，让我们理解它的定义：反向传播是一种基于链式法则的高效算法，用于训练多层神经网络。它将前馈网络中的预测误差从输出层逐步传递回输入层，从而调整权重以最小化损失函数。💡

接着，来看看它的概念：反向传播的核心在于“梯度下降”。当网络输出与实际值不符时，算法会沿着梯度的反方向更新权重，就像登山者寻找下山的路径一样精准。🌍

最后，我们可以通过可视化工具观察这一过程：想象一个三维曲面，每个点代表不同的权重组合，而我们的目标是最小化的那个“山谷”。随着一次次迭代，模型逐渐逼近最优解，仿佛一幅动态画卷徐徐展开。🎨

总之，反向传播不仅是机器学习的基础，更是人工智能发展的基石！🚀