前馈式反向传播（Feedforward Backpropagation）是一种在神经网络中用于训练和调整网络权重的方法。它是深度学习领域中的一种基本算法，用于通过最小化预测误差来优化网络结构。
以下是前馈式反向传播的基本步骤：
1. 前馈过程：
输入数据通过网络的输入层进入。
每一层神经元的输出作为下一层的输入。
每个神经元使用激活函数（如Sigmoid、ReLU等）来处理输入数据。
最终，输出层产生预测结果。
2. 计算误差：
将预测结果与实际标签进行比较，计算损失函数（如均方误差、交叉熵等）。
损失函数反映了预测结果与实际结果之间的差异。
3. 反向传播：
从输出层开始，将误差信号反向传播到网络的每一层。
在每一层，计算每个神经元的梯度（即误差对权重的偏导数）。
梯度表示了权重调整的方向和幅度，以减少损失函数。
4. 权重更新：
使用梯度下降或其他优化算法（如Adam、RMSprop等）来更新网络权重。
权重更新公式通常为：新权重 = 旧权重 学习率 梯度。
5. 迭代优化：
重复上述步骤，直到满足预设的停止条件（如损失函数小于某个阈值、达到最大迭代次数等）。
前馈式反向传播的核心思想是通过不断调整网络权重，使网络能够更好地拟合训练数据。这种方法在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域得到了广泛应用。
