反向传播算法是目前用来训练人工神经网络的最常用且最有效的算法。
反向传播工作原理就是：
（1）前向传播：将训练集数据输入到ANN的输入层，经过隐藏层，最后到达输出层并输出结果。【输入层—隐藏层–输出层】
（2）反向传播：由于ANN的输入结果与输出结果有误差，则计算估计值与实际值之间的误差，并将该误差从输出层向隐藏层反向传播，直至传播到输入层。【输出层–隐藏层–输入层】
（3）权重更新：在反向传播的过程中，根据误差调整各种参数的值；不断迭代上述过程，直至收敛。
举一个例子来说明我理解的反向传播的思想是：
（1）前向传播：三个人在玩你画我猜的游戏，然后第一个人给第二个人描述，再将信息传递给第三个人，由第三个人说出画的到底是啥。
（2）反向传播：第三个人得知自己说的和真实答案之间的误差后，发现他们在传递时的问题差在哪里，向前面一个人说下次描述的时候怎样可以更加准确的传递信息。就这样一直向前一个人告知。
（3）三个人之间的的默契一直在磨合，然后描述的更加准确。