Jelaskan secara mendetail konsep backpropagation dalam jaringan saraf tiruan (neural networks) dan bagaimana penerapan algoritma optimasi modern seperti Adam atau RMSprop dapat meningkatkan kecepatan konvergensi dibandingkan dengan Stochastic Gradient Descent (SGD) klasik. Selanjutnya, berikan analisis teoretis mengenai masalah vanishing gradient dan tuliskan solusi struktural menggunakan teknik batch normalization atau residual connections. Sertakan ilustrasi konseptual berbasis teks untuk menjelaskan alur data.