简述多层神经网络的前向过程以及后向传播算法的基本原理

多层神经网络的前向过程是将输入数据通过多个神经网络层依次进行运算，最终得到输出结果。每一层的神经元都对上一层神经元传递过来的信息进行加权求和，并经过激活函数进行非线性变换，再传递给下一层神经元。

后向传播算法则是用来训练神经网络的一种算法。其基本原理是通过计算输出结果与真实结果之间的误差，用链式法则反向传递误差并调整每个神经元的权重，从而降低误差，提升模型的准确性。具体而言，后向传播算法会从输出层开始，计算每个神经元对误差的贡献，并根据链式法则计算每个神经元的误差输出值，然后根据误差值计算梯度，并更新权重值。这个过程反复进行直到误差降到可接受的范围内。