神经网络前向传播和反向传播

神经网络的前向传播和反向传播 

神经网络的前向传播和反向传播是两个密切相关的过程。前向传播（Forward Propagation）是指输入信号通过神经网络的各层节点，直至产生输出的过程。而在反向传播（Backward Propagation）过程中，误差信息从输出层向隐藏层传递，以更新权重矩阵。这两者共同构成了一个带反馈校正循环的电子信号处理系统。

在前向传播过程中，输入信号通过神经网络的各层节点，直至产生输出。输出层可以直接求出误差来更新参数。但对于多隐层的神经网络，隐层的误差是不存在的，因此不能直接应用梯度下降。反向传播算法的应用使得误差可以从末层往前传递至隐层，然后再应用梯度下降。其中将误差从末层往前传递的过程需要链式法则（Chain Rule）的帮助。因此，反向传播算法可以说是梯度下降在链式法则中的应用。

通过这两个过程的反复迭代，神经网络的权重矩阵得以优化，从而提高网络的性能。