神经网络计算的两个过程

神经网络是一种受脑启发的机器学习模型，用于执行复杂的任务，例如图像识别、语言处理和预测分析。 其计算过程涉及两个主要阶段：
1. 前向传播：
输入数据输入到神经网络中。
数据通过每一层神经元，每一层执行线性加权并应用非线性活函数。
最后，网络输出一个预测或分类。
在此过程中，神经网络的权重和偏差保不变。
2. 反向传播：
计算网络输出与预期输出之间的误差。
误差向后传递到网络中。
使用链式法则计算每个权重和偏差的梯度（误差相对于该值的导数）。
权重和偏差根据梯度下降算法进行调整，以减少误差。
反向传播的过程重复进行多次，直到网络达到所需的精度。
通过结合前向传播和反向传播，神经网络能够学习复杂模式和做出准确预测。 前向传播提供预测，而反向传播指导网络进行调整，以提高其性能。