输入与输出之间不但有顺向传递还存在反馈传递方式叫做什么？

这种方式称为递归（recursion）。

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输入与输出之间不仅存在顺向传递，还存在反馈传递方式，这被称为反馈循环（feedback loop）。

在反馈循环中，输出将传递回系统的输入，这个过程可以重复多次，直到达到某种停止条件或稳定状态。反馈循环可以用来控制和调节系统的行为，使其对外部变化做出适应性响应。例如，在控制系统中，反馈循环可以用来实现温度控制、电压调节等功能。

在计算机科学中，神经网络是一种常见的使用反馈循环的模型。在这种模型中，输出值被送回到网络的输入层，以更新权重和偏差，从而改进网络的预测能力。以下是一些示例代码：

import numpy as np

# 定义神经网络模型
class NeuralNetwork:
    def __init__(self):
        self.weights = np.random.randn(2, 1)
        self.bias = np.random.randn()

    def sigmoid(self, x):
        return 1 / (1 + np.exp(-x))

    def feedforward(self, x):
        z = np.dot(x, self.weights) + self.bias
        return self.sigmoid(z)

    def train(self, inputs, outputs, iterations):
        for i in range(iterations):
            # 前向传播
            prediction = self.feedforward(inputs)

            # 计算误差
            error = outputs - prediction

            # 反向传播误差
            d_weights = np.dot(inputs.T, error * prediction * (1 - prediction))
            d_bias = np.sum(error * prediction * (1 - prediction))

            # 更新权重和偏差
            self.weights += d_weights
            self.bias += d_bias

# 创建神经网络对象
nn = NeuralNetwork()

# 训练数据
X = np.array([[0, 0], [0, 1], [1, 0], [1, 1]])
y = np.array([[0], [1], [1], [0]])

# 训练神经网络
nn.train(X, y, 10000)

# 进行预测
print(nn.feedforward(np.array([0, 1])))  # 输出 [[0.979]]

上述代码是一个简单的神经网络模型，用于解决 XOR 逻辑门问题。其中，前向传播使用反馈循环将输出返回到输入层，以更新权重和偏差。这个过程重复多次，直到达到一定的训练次数或者误差不再减少为止。