机器学习之前向传播（Forward Propagation）和反向传播（Back propagation）
前向传播（Forward Propagation）和反向传播（Back propagation）是深度学习中神经网络训练的两个关键步骤。
前向传播（Forward Propagation）：
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定义：前向传播是指从神经网络的输入层到输出层的过程，通过输入数据和当前的模型参数，计算网络的输出。
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步骤：在前向传播中，数据从输入层经过各个中间层（隐层）的神经元，经过加权和激活函数的计算，传递到输出层，最终得到模型的预测输出。
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目的：前向传播用于计算模型的预测值，以便与实际目标值进行比较，计算损失函数（误差）。
反向传播（Backpropagation）：
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定义：反向传播是指在前向传播之后，通过计算损失函数对模型参数的梯度，从输出层反向传递梯度信息，以便更新模型参数。
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步骤：反向传播通过链式法则计算梯度，从输出层开始，将损失函数对每个参数的梯度向后传递到每一层，以确定每个参数的梯度。
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目的：反向传播的目的是计算模型参数的梯度，以便使用梯度下降等优化算法来更新参数，最小化损失函数，使模型更好地拟合训练数据。
关键要点：
- 前向传播用于计算预测输出和损失函数。
- 反向传播用于计算参数梯度，以便进行参数更新。
- 反向传播是自动微分的一种形式，它有效地计算了损失函数对每个参数的偏导数。
- 反向传播是训练神经网络的基础，通过迭代前向传播和反向传播来优化网络参数，使其逐渐收敛到最优解。
- 深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）通常会自动处理前向传播和反向传播的计算，简化了模型训练的过程。
前向传播和反向传播是神经网络训练的核心过程，它们允许模型根据数据不断调整参数，以逐渐提高模型性能。