本文介绍了正向传播和反向传播在神经网络中的作用。正向传播是从输入到输出的计算过程，反向传播则利用链式法则计算参数梯度。在训练模型时，两者交替进行，反向传播的梯度计算用于优化模型参数。理解反向传播的基本原理——链式法则，是深度学习的关键之一。

正向传播

正向传播时神经网络模型计算输出的过程。在这个阶段，输入数据通过网络的每一层，每个层的神经元会对输入进行加权求和，然后通过激活函数(如ReLU、Sigmoid、Tanh等)转换为非线性输出。这个过程从输入层开始，通过隐藏层(如有)，最终达到输出层，计算出模型对输入数据的预测结果。在每一步，权重和偏置都会参与计算，这些参数在模型训练前通常是随机初始化的。

反向传播

反向传播是神经网络学习过程中调整权重和偏置的算法。在正向传播得到预测输出后，我们通常会计算预测值与真实值之间的差异，即损失函数(如均方误差、交叉熵等)。反向传播从损失函数开始，通过计算损失关于每个权重和偏置的梯度，利用链式法则将误差反向传播回网络的每一层。这些梯度用于更新模型的参数，以减小损失，使得模型在训练数据上的表现更好。优化算法(如梯度下降、Adam等)会利用这些梯度来更新权重和偏置。