神经网路正向传播需要输入的值乘以权重，并且加上偏执值，再通过激活函数的值得到输出结果，反向传播过程，则是通过链式求导法则，通过与损失函数值比较进行权值更新。
正向传播
如图 ，计算图通过节点和箭头来表示。这里，“+”表示加法，变量 和 写在各自的箭头上。像这样，在计算图中，用节点表示计算，处理结果有序（本例中是从左到右）流动。这就是计算图的正向传播。
总结：
正向传播是：上层输入的值乘以权重，并且加上偏执值，再通过激活函数的值得到输出结果。
使用计算图，可以直观地把握计算过程。另外，这样也可以直观地求梯度。这里重要的是，梯度沿与正向传播相反的方向传播，这个反方向的传播称为反向传播。
链式求导法则
理解误差反向传播法的关键是链式法则。链式法则是复合函数的求导法则，其中复合函数是由多个函数构成的函数。
反向传播计算以此图为例：
前向传播过程为，输入层---->隐藏层----->输出层，
1.输入层---->隐藏层：
(1)隐藏层的输入（h1,h2)：
（2）隐含层（h1，h2）的输出（使用sigmoid激活函数为例）
2.隐含层------>输出层:
（1）输出层（o1，o2）的输入：
（2）输出层（o1，o2）的输出：
反向传播：
计算总误差：
此例子有o1和o2两个输出，所以总误差是这两个输出误差之和：
隐含层---->输出层的权值（w5,w6,w7,w8）更新：
想知道w5,w6,w7,w8对整体误差产生了多少影响，可以用整体误差对w5，w6,w7,w8求偏导求出：
下图直观展示了误差如何进行反向传播：
w5:
w6:
w7：
w8:
向前每一层传播是相同的计算方法
输入层------>隐含层的权值（w1,w2,w3,w4）更新：
方法其实与隐含层------>输出层的差不多，但是隐含层---->输出层计算总误差对w5的偏导时，是从out(o1)------->net(o1)-------->w5。而在隐含层之间的权值更新时，是out(h1)------>net(h1)------>w1。
偏差计算公式：
w1:
w2:
w3:
w4:
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