前向传播（Forward Propagation）和反向传播（Backpropagation）是神经网络中的两个关键步骤，用于计算和更新模型的输出和参数。

1、前向传播

前向传播是指从输入数据开始，通过神经网络的各层逐层计算并传递数据，最终得到模型的输出结果。在前向传播过程中，输入数据通过每一层的权重和偏置进行线性变换，并经过激活函数进行非线性变换，然后输出到下一层，直到达到输出层。前向传播的目的是计算模型的预测值。

2、反向传播

反向传播是指根据模型的预测结果和真实标签之间的差异，通过链式法则（Chain Rule）逆向计算梯度，并将梯度从输出层传播回网络的每一层，用于更新模型的参数。在反向传播过程中，首先计算输出层的误差，然后将误差从输出层传播到隐藏层，再传播到更浅的隐藏层，直到传播到输入层。通过反向传播，可以获取关于每个参数对损失函数的梯度信息，从而实现参数的优化和更新。

3、总结

前向传播和反向传播是紧密相关的过程，它们相互配合，实现了神经网络的训练。通过前向传播，模型可以根据输入数据生成预测结果；通过反向传播，可以计算模型的梯度信息，从而进行参数优化。这样循环迭代进行多次，直到模型的性能达到预期水平。