请详细解释深度学习中的反向传播算法，并附上一个简单例子说明其过程。要求：回答中必须包含至少两个段落，并且段落之间要有一个空行。

反向传播算法，也称为误差反向传播算法，是深度学习中用于训练神经网络的核心算法之一。它通过计算损失函数相对于每个权重的梯度，并将这些梯度从输出层反向传播到输入层，从而实现对网络参数的更新。反向传播算法的基本思想是利用链式法则，逐层计算每一层的梯度，并累积这些梯度，以更新每一层的权重和偏置。

在反向传播算法的具体实现中，首先需要前向传播计算网络的输出和损失函数。然后，从输出层开始，使用链式法则计算损失函数相对于每个神经元的输入的偏导数，并将这些偏导数传递回前一层，以此类推，直到到达输入层。这个过程中，每一层的梯度计算都依赖于后一层的结果，因此称为“反向传播”。
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反向传播算法，也称为误差反向传播算法，是深度学习中用于训练神经网络的核心算法之一。它通过计算损失函数相对于每个权重的梯度，并将这些梯度从输出层反向传播到输入层，从而实现对网络参数的更新。反向传播算法的基本思想是利用链式法则，逐层计算每一层的梯度，并累积这些梯度，以更新每一层的权重和偏置。

在反向传播算法的具体实现中，首先需要前向传播计算网络的输出和损失函数。然后，从输出层开始，使用链式法则计算损失函数相对于每个神经元的输入的偏导数，并将这些偏导数传递回前一层，以此类推，直到到达输入层。这个过程中，每一层的梯度计算都依赖于后一层的结果，因此称为“反向传播”。

为了更好地理解反向传播算法，我们来看一个简单的例子。假设我们有一个由两个输入节点、一个隐藏层和一个输出节点组成的神经网络。我们希望通过训练这个网络来学习一个简单的函数。首先，我们通过前向传播计算网络的输出，然后使用反向传播算法计算每个权重和偏置的梯度，并更新这些参数。重复这个过程，直到网络的输出达到我们的预期。这个过程展示了反向传播算法的实际应用，以及它是如何在神经网络中工作的。
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