深度学习中的反向传播算法（Backpropagation Algorithm）是一种用于训练神经网络的监督学习算法。它通过计算损失函数关于网络参数的梯度来更新参数，从而最小化损失函数。反向传播算法是深度学习中最基本和最重要的优化算法之一。
反向传播算法的基本步骤如下：
通过不断迭代上述步骤，反向传播算法能够逐步优化神经网络的参数，使其在给定任务上表现更好。
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