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...