反向传播算法，是利用梯度下降法对神经网络中的权重和偏置参数进行迭代调整，以最小化网络输出误差的一种有效算法。
反向传播算法的推导，虽然看似复杂，但实质上是基于细致且系统的数学运算逻辑，结合梯度下降的优化方法，对神经网络模型参数进行精确调整，以期达到预定的学习目标，在理解其核心机理的基础上，通过实际案例的运用与练习，可以更加深入地掌握这一算法的应用技巧。
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