下列说法正确的是（）A. 反向传播的方向时从输入端到输出端B. 在神经网络的每轮参数优化中，梯度下降算法在反向传播算法之前使用C. 神经网络是遗传算法的一种D. 对神经网络的参数优化，一定可以找到全局最优

步骤 1：理解反向传播算法
反向传播算法是一种用于训练人工神经网络的监督学习算法。它通过计算损失函数相对于网络权重的梯度来更新权重，从而最小化损失函数。反向传播的方向是从输出端到输入端，而不是从输入端到输出端。
步骤 2：理解梯度下降算法与反向传播算法的关系
梯度下降算法是一种优化算法，用于最小化损失函数。在神经网络的每轮参数优化中，反向传播算法用于计算损失函数相对于网络权重的梯度，而梯度下降算法则使用这些梯度来更新权重。因此，梯度下降算法在反向传播算法之后使用。
步骤 3：理解神经网络与遗传算法的关系
神经网络是一种模拟人脑神经元结构和功能的计算模型，而遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法。神经网络不是遗传算法的一种。
步骤 4：理解神经网络参数优化的全局最优性
在神经网络的参数优化过程中，由于损失函数可能存在多个局部最优解，因此不一定能找到全局最优解。