神经网络基础：前向传播与反向传播详解

前向传播 (Forward Propagation) 是神经网络中的一种计算方式，它将输入数据通过神经网络的各个层进行计算，最终得到输出结果的过程。

反向传播 (Backward Propagation) 则是神经网络中的一种训练方法，通过计算损失函数对神经网络中所有权重和偏置的导数，更新网络参数，使输出结果更加接近真实值。

具体来说，在前向传播中，输入数据经过神经网络的权重和偏置计算，逐层传递到输出层，得到最终的输出结果。在反向传播中，根据损失函数计算出网络中所有权重和偏置的导数，利用梯度下降算法对所有参数进行更新，使网络输出结果更接近真实值。

前向传播和反向传播是神经网络训练中的两个重要步骤。前向传播用于计算输出结果，反向传播用于训练网络参数。两者相辅相成，让神经网络不断优化自身，提高预测精度。