什么后推什么浪了-前什么后推

在计算机科学中，"向前推"和"向后推"是两个基本的概念。

向前推是指从当前状态开始，通过一系列步骤逐渐得出结果。这通常触及到迭代算法，其中每步都是基于当前状态的输入和计算结果进行的。

例如，在线性回归模型中，我们可以通过梯度降落算法来向前推断出预测值。在这个过程当中，我们首先将目标变量设置为我们想要预测的结果，然后使用训练数据和相应的标签作为输入，计算损失函数，并根据损失函数的梯度方向更新模型参数，从而逐渐逼近最好预测值。

向后推则是相反的进程，它是从期望的结果开始，通过一步步地反推出致使这个结果的具体步骤或进程。这类情况下，我们需要斟酌的是如何反转算法，使得终究的输出与给定的目标结果相匹配。

例如，在神经网络中，我们可使用反向传播算法来进行向后推导。在这个过程当中，我们首先假定每一个神经元的输出都等于其输入的线性组合加权后的结果，然后利用误差信号反向传播到每个神经元，计算梯度并使用优化算法（如随机梯度降落）更新权重，从而逐步减小误差，接近于真实结果。