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机器学习记录

两个简单的知识点，前向传播计算输出，反向传播更新参数

前向传播——神经网络从输入到输出

前向传播（Forward Propagation）是指从输入层开始，数据依次通过网络中的每一层，直到输出层，生成最终预测结果的过程，是一系列的线性变化（加权求和）和非线性激活函数操作。

反向传播——更新参数

反向传播（Back Propagation）是神经网络中的参数学习过程，根据前向传播得到的结果，计算出损失，然后计算梯度，最终更新参数。