解码神经网络的奥秘：从输入到输出的深度旅程

这张图详细展示了神经网络训练中的两个核心步骤：前向传播和反向传播。下面是对每个部分的详细解读：

前向传播（Forward Pass）

1. 计算图构建：

- 输入变量 \(x, y, z\) 被传递到计算图中。

- 计算函数 \(f(x, y, z) = x \times y \times z\)。

- 每个节点执行简单的数学操作，将输入组合成输出。

2. 计算模块：

- 输入通过多个计算模块，如 \(h(x)\) 和 \(f(y)\)，逐步进行处理。

- 输出是经过一系列变换后的结果。

反向传播（Backward Pass）

1. 链式法则应用：

- 通过链式法则，计算输出相对于输入的导数。

- 这是为了优化网络参数，减少误差。

2. 导数存储：

- 在每个节点处计算并存储导数。

- 这些导数用于调整模型权重，使其更精确地拟合数据。

3. 简化问题：

- 链式法则将复杂的微分问题简化为在每个节点上的乘积运算。

- 这样使得梯度计算变得高效。

总结

通过前向传播，神经网络可以将输入数据转化为输出预测；而反向传播则通过梯度下降更新权重，从而提高模型的准确性。这种结合使得神经网络能够高效学习和适应各种复杂任务。