前向传播是指神经网络中输入数据从输入层经过隐藏层到输出层的传播过程。在前向传播过程中，输入数据经过权重和偏置的计算，然后经过激活函数得到输出。这个过程可以简单理解为数据从前往后传播的过程。
反向传播是指神经网络中根据实际输出和期望输出的差异来调整权重和偏置的过程。在反向传播过程中，首先计算输出层和期望输出的误差，然后根据误差逐层反向调整权重和偏置，以减小误差。这个过程可以理解为根据误差信号从后往前调整网络参数的过程。
在实际应用中，前向传播和反向传播是神经网络训练的关键步骤。通过前向传播，神经网络可以得到输出结果；通过反向传播，神经网络可以根据实际输出和期望输出的差异来调整参数，从而不断优化网络的性能。
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