神经网络中的前向传播和后向传播详解

前向传播和后向传播是神经网络训练中常用的两种计算方式。

前向传播是指从输入层开始，一层一层地向前计算，直到输出层。在计算过程中，每层的神经元接收上一层输出的信号，进行一定的加权和处理，再将结果传递给下一层。最终得到输出结果，也就是神经网络的预测结果。

后向传播则是在前向传播的基础上，根据预测结果与实际结果之间的误差，通过反向传播误差的方式来更新神经网络中的权重和偏置，从而不断优化神经网络的预测能力。

简而言之，前向传播是计算神经网络的输出结果，后向传播是根据输出结果与实际结果之间的误差来更新神经网络的权重和偏置，使其更加优化。