誤差逆伝播法（Backpropagation）は、ニューラルネットワークの学習において重要な役割を果たすアルゴリズムです。ニューラルネットワークは基本的には多数のパラメータ（重みとバイアス）で構成され、それらのパラメータの最適な値を求めることが目的です。
以下に、誤差逆伝播法の基本的なプロセスを説明します。
順伝播（Forward Propagation）
初期のパラメータ（ランダムに設定されることが多い）を用いて、入力データをネットワークの各層を通して伝播させ、最終的な出力（予測）を得ます。
誤差計算
予測と目標となる真の値（ラベル）との間の誤差（一般には損失関数によって定義されます）を計算します。
逆伝播（Backpropagation）
この誤差を、出力層から入力層に向かって逆方向に伝播させます。この過程で、各パラメータが最終的な誤差にどれだけ貢献したかを計算します。これは、損失関数の勾配（つまり、パラメータに対する損失の微分）を計算することに相当します。
パラメータ更新
勾配降下法（またはその派生形）を用いて、各パラメータを更新します。これは、計算された勾配に学習率（一種のスケーリング因子）を乗じて、現在のパラメータ値から引くことで行われます。これにより、損失が最小となる方向にパラメータが少しずつ移動します。
これらのステップをデータセット全体、または一部（ミニバッチ）に対して繰り返すことで、ネットワークは最終的にデータをうまく表現するパラメータを学習します。これがニューラルネットワークの学習の基本的なフレームワークであり、誤差逆伝播法はその核心的な部分を占めています。
