深度学习入门：前向传播与后向传播

神经网络算法的前向传播和后向传播，是机器学习课程中 神经网络算法的基础，可见我的机器学习算法分类，这里推荐两篇博客：

一、前向传播（forward propagation,FP）

    使用建立的神经网络模型，从第一层到最后一层，逐层计算，以得到最终的输出结果。基本原理参照：http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C。

 

二、后向传播（Backpropagation Algorithm，BP）

     是使用梯度下降法，从神经网络模型的最后一层到第一层，逐层求取模型参数的过程。

基本原理参照：http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/%E5%8F%8D%E5%90%91%E4%BC%A0%E5%AF%BC%E7%AE%97%E6%B3%95。