AI人工智能深度学习算法：智能深度学习代理的架构搭建与可拓展性

1. 深度学习中的前向传播和反向传播是什么？

题目： 请解释深度学习中的前向传播和反向传播算法的基本原理和作用。

答案：

深度学习中的前向传播（Forward Propagation）和反向传播（Backpropagation）是构建神经网络模型训练过程的基础。

前向传播：

1. 输入层到隐藏层： 输入数据通过网络中的层，每一层都会对输入数据进行加权求和处理，并应用激活函数，生成输出。
2. 隐藏层到输出层： 隐藏层的输出作为输入传递到输出层，输出层生成预测值。

反向传播：

1. 计算误差： 将输出层的预测值与真实标签进行比较，计算损失函数的值。
2. 误差传播： 从输出层开始，反向计算每一层的误差，更新每一层的权重和偏置。
3. 权重更新： 根据误差和当前层的权重，通过梯度下降或其他优化算法更新权重。

作用：<