反向传递，在神经网络和机器学习的上下文中，通常指的是反向传播（Backpropagation）算法。这是一种用于训练人工神经网络的常用且有效的算法，其核心思想是通过链式法则（Chain Rule）递归地计算损失函数对每个参数的梯度，并据此更新网络的参数，以最小化损失函数，从而提高模型的预测准确性。
具体来说，反向传播算法包括以下几个关键步骤：
-
前向传播：首先，将训练数据输入到神经网络的输入层，然后通过网络中的每一层（包括隐藏层）进行加权求和与激活函数处理，最终得到输出层的预测结果。
-
计算损失：根据预测结果和真实标签之间的差异，计算损失函数（如均方误差、交叉熵损失等）的值，以量化模型预测的准确性。
-
反向传播：然后，从输出层开始，利用链式法则逐层计算损失函数对每个参数的梯度。这个过程中，梯度信息会反向传播回网络的每一层，直至到达输入层。
-
参数更新：最后，根据计算得到的梯度信息，使用优化算法（如梯度下降、Adam等）更新网络的参数（如权重和偏置），以便在下一次前向传播时得到更准确的预测结果。
反向传播算法之所以被称为“反向”，是因为梯度信息的传播方向与数据的前向传播方向相反。通过不断地迭代前向传播和反向传播过程，神经网络的参数会逐渐收敛到最优解，从而提高模型的性能。
此外，反向传播算法不仅适用于全连接神经网络，还可以扩展到卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等其他类型的神经网络中。在这些网络中，反向传播算法的具体实现可能会有所不同，但其基本思想和步骤是相似的。
总的来说，反向传递（反向传播）是训练神经网络的核心算法之一，它通过有效地计算损失函数对每个参数的梯度信息，并据此更新网络参数，从而实现了神经网络的自动学习和优化。
