forward propagation

前向传播（forward propagation）是神经网络中的一种计算方式，也是神经网络中最基本的操作之一。在前向传播中，神经网络通过将输入数据从输入层一层一层传递到输出层，生成输出结果。

具体来说，前向传播可以简单地分为以下几个步骤：

1. 输入数据：将输入数据送入神经网络的输入层。

2. 加权求和：每个神经元都有一组权重和一个偏置项，神经元会将输入数据乘以对应的权重并加上偏置项，然后将这些加权求和的结果作为自己的输出。

3. 激活函数：神经元的输出会经过一个激活函数的转换，将其映射到一个非线性的空间中，增强神经网络的表达能力。

4. 传递到下一层：将每个神经元的输出结果传递到下一层神经元的输入中，重复上述步骤，直到最终输出层产生结果。

最后，神经网络的输出结果可以用于计算损失函数并进行反向传播更新神经元的权重和偏置项。

总体来说，前向传播是神经网络中重要的计算方式之一，能够将输入数据进行特征提取和表示，并生成相应的输出结果。