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解码神经网络训练：深入理解前向与反向传播的奥秘

这张图解释了神经网络是如何训练的，简单来说就是通过前向传播和反向传播两个步骤来完成的。

前向传播（Forward Pass）
- 概念：计算输出结果。
- 过程：
1. 输入（x, y, z）通过一系列计算步骤。
2. 每一步用简单的数学操作，比如乘法。
3. 得到最终输出。

反向传播（Backward Pass）
- 概念：调整网络参数，使输出更接近目标值。
- 过程：
1. 从输出开始，计算每个节点对最终结果的影响，即导数。
2. 使用链式法则（Chain Rule）简化导数计算，把问题分解成多个小部分处理。
3. 储存这些导数用于更新参数。

整体流程
1. 前向传播用来预测结果。
2. 反向传播用来调整预测结果与真实结果之间的差距。

通过这种方式，神经网络逐渐学习如何更准确地做出预测。