GPT答：

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反馈学习是神经网络中常用的一种学习方式，它是指神经网络根据输入和输出的反馈来持续改变其模型参数的过程。反馈学习通常分为两步：

第一步是“前向传播”：根据输入，神经元网络通过连接权重计算预测输出。

第二步是“反向传播”：根据实际的输出结果和预测的输出结果的误差，神经网络会逐层调整参数，使预测结果越来越接近实际结果。