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一、正向传播的基础

在正向传播中，从神经网络的输入层开始，通过一层一层的计算，最终得到输出层的预测结果。这是一种前向的计算过程，即从输入到输出的传播。

二、反向传播算法概述

反向传播算法是为了计算代价函数相对于模型参数的偏导数，以实现权重的更新。与正向传播相反，反向传播采用一种“反向”的方式，从输出层开始计算误差，然后逐层向前传播误差，直到第二层。这确保了能够获取每一层的误差，从而更新权重。

具体步骤

三、直观理解反向传播算法

反向传播算法可能看起来复杂，但可以将其理解为一个误差传递的过程。通过逐层传递误差信息，不断调整权重，使模型更好地适应训练数据。

尽管反向传播算法有一些复杂的数学步骤，但通过学习和实践，会逐渐熟悉这一关键的训练神经网络的技术。反向传播算法的理解将成为你在深度学习领域的有力工具。

参考资料：

[中英字幕]吴恩达机器学习系列课程

黄海广博士 - 吴恩达机器学习个人笔记