前向传播（Forward propagation）是神经网络中的一种计算过程，它将输入数据通过各个层的权重和激活函数进行计算，最终得到输出结果。具体而言，前向传播是从输入层到输出层的计算过程，每一层的输出作为下一层的输入进行计算。
反向传播（Backpropagation）是神经网络中的一种训练方法，通过计算损失函数对网络参数的导数，从输出层向输入层反向传递误差信号，并利用链式法则更新网络的权重和偏置，以最小化损失函数。反向传播通过计算每个权重对总误差的贡献程度，将误差逐层传递回网络，并根据误差的梯度来更新参数。
优化器（Optimizer）是神经网络中用于更新模型参数的算法。优化器的目标是通过选择适当的参数更新策略，找到损失函数的最小值或最优解。常见的优化器包括梯度下降法（Gradient Descent）、动量法（Momentum）、自适应矩估计（Adagrad）、RMSProp和Adam等。
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