反向传播算法（Backpropagation Algorithm，简称BP算法）是深度学习和神经网络训练中的一种重要优化方法。其核心思想是通过计算误差的梯度，并利用这些梯度信息来更新网络中的权重和偏置项，从而最小化预测结果与实际值之间的差距