📰 来源：Towards Data Science　|　📅 翻译日期：2026年7月20日
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让我们一步步发现神经网络是如何学习的。

1. 从直觉出发

反向传播（Backpropagation）是神经网络训练的核心算法，它通过计算损失函数对每个权重的梯度来更新参数。

2. 前向传播

输入数据通过网络逐层传递，计算最终输出。

3. 计算损失

使用损失函数（如均方误差或交叉熵）比较预测值与真实值。

4. 反向传播梯度

利用链式法则从输出层向输入层逐层计算梯度，核心公式为：
∂L/∂w = ∂L/∂y * ∂y/∂w

5. 更新权重

按照梯度下降规则调整权重：w = w - η * ∂L/∂w，其中 η 是学习率。

关键概念：反向传播本质上是对损失函数求导的高效实现，它让神经网络能够从错误中学习。

参考资料

• 原文链接：https://towardsdatascience.com/backpropagation-explained-for-beginners-part-1-building-the-intuition/