的梯度。这个梯度会反馈给最优化方法，用来更新权值以最小化损失函数。反向传播要求有对每个输入值想得到的已知输出，来计算损失函数梯度。因此，它通常被认为是一种监督式学习方法，虽然它也用在一些无监督网络（如自动编码器）中。它是多层前馈网络的的推广，可以用链式法则对每层迭代计算梯度。反向传播要求（或“节点”）的激励函数可微。
动机.任何监督式学习算法的目标是找到一个能把一组输入最好地映射到其正确的输出的函数。例如一个简单的分类任务，其中输入是动物的图像，正确的输出将是动物的名称。一些输