网络操作与计算

1. 前向传播与反向传播？

前向传播和反向传播是深度学习中神经网络训练的两个关键步骤。它们通常用于训练神经网络，以便网络可以学习从输入到输出的映射关系。

1. 前向传播（Forward Propagation）：
   前向传播是神经网络中的第一步，它用于计算从输入到输出的预测。在前向传播过程中，输入数据被传递给神经网络的各个层，每一层都执行一些线性变换（例如权重矩阵相乘）和非线性激活函数操作（例如ReLU、Sigmoid、Tanh等）。这些操作在每个层中逐步进行，最终得到网络的输出。前向传播的目标是根据当前模型参数生成预测结果。

   具体步骤：
   a. 将输入数据传递给输入层。
   b. 在每一隐藏层中，进行线性变换和激活函数操作，将数据传递到下一层。
   c. 重复b步骤，直到达到输出层，得到最终的预测结果。

2. 反向传播（Backpropagation）：
   反向传播是神经网络训练中的关键步骤，用于更新神经网络的权重，以减小预测误差。一旦前向传播生成了预测结果，就需要计算模型的误差，然后将这个误差传递回网络，以调整权重，使网络的输出更加接近实际目标。反向传播使用梯度下降法或其变种来更新网络的权重，从而最小化损失函数。

   具体步骤：
   a. 计算损失函数，该函数度量了模型的预测结果与实际目标之间的差距。
   b. 从输出层到输入层，计算每个权重对损失函数的偏导数（梯度），以确定如何调整权重。
   c. 使用梯度下降法或其他优化算法来更新权重，以减小损失函数的值。
   d. 重复b和c步骤，直到损失函数收敛到一个合理的值，或达到预定的训练轮次。

通过不断迭代前向传播和反向传播过程，神经网络逐渐调整其权重和参数，以提高模型的性能，使其能够更好地预测输入数据的目标。这是深度学习中的一种监督学习方法。