神经网络前向传播反向传播

神经网络的前向传播是指输入数据通过多个神经元的计算和激活函数，从输入层向输出层进行传递的过程。在前向传播中，每个神经元将接收到上一层神经元的输出，并将其乘以相应的权重，再通过激活函数进行处理，最终得到输出结果。

神经网络的反向传播是指通过计算输出结果与真实值之间的误差，并将误差从输出层逐层向输入层传播，以更新网络中的权重参数。在反向传播中，通过链式法则，每个神经元都会接收到上一层神经元的误差，并根据误差调整自身的权重，以减小整体误差。这个过程会一直进行，直到网络的权重参数收敛或达到预设的迭代次数。

综上所述，神经网络的前向传播用于计算输出结果，而反向传播用于更新网络中的权重参数，使得网络能够更好地拟合输入输出的映射函数曲线。