前向传播算法是神经网络中用于计算输出和进行预测的重要算法,以下是其相关介绍:
定义
前向传播算法是指从输入层开始,将输入数据依次通过神经网络的每一层,经过神经元的激活函数处理后,将信息传递到下一层,直到输出层得到最终的输出结果的过程。在这个过程中,数据只沿着一个方向流动,即从输入层到输出层,不涉及反向的信息传递。
计算过程
- 输入层到隐藏层
- 假设输入层有(n)个神经元,输入数据为(x = (x_1, x_2,..., x_n)),隐藏层有(m)个神经元。连接输入层和隐藏层的权重矩阵为(W^{(1)}),其维度为(m\times n),偏置向量为(b^{(1)}),维度为(m\times ...