前向传播阶段流程图

前向传播阶段是神经网络中的一个重要环节，它负责将输入数据通过各层的神经元进行处理并输出预测结果。在这个阶段，输入数据首先经过输入层，然后逐层传递到隐藏层和输出层。每一层的神经元都会对输入数据进行加权求和、激活函数处理等操作，以提取出数据的特征并进行非线性变换。最后，输出层的神经元会将所有特征综合起来，得到最终的预测结果。整个过程类似于信息从输入端流向输出端的过程，因此被称为“前向传播”。