flow_graph_forward_backward

flow_graph_forward_backward是一个用于计算神经网络中正向传播和反向传播的函数。它接收一个神经网络模型、输入数据和目标数据作为参数，然后通过前向传播计算得到模型的输出结果，接着使用反向传播算法更新模型的参数，以最小化预测值与目标值之间的误差。最后，该函数返回优化后的模型参数。这个函数在神经网络训练过程中起着关键作用，通过不断迭代优化，使模型能够更好地拟合数据，提高预测准确性。