神經網絡的前向傳播算法是一種基于數學模型的計算方法，其目的是通過輸入層的資料逐漸傳遞到輸出層，進而得到模型的預測結果。在神經網絡中，每個神經元都會計算其輸入信号的權重和，并通過一個激活函數進行非線性變換，最終輸出一個結果。前向傳播算法就是利用這些神經元的計算過程，逐層計算從輸入到輸出的過程。
神經網絡的前向傳播算法是一個疊代的過程，每個疊代步驟都需要從輸入層開始，逐層計算輸出結果。以下是對神經網絡前向傳播算法的詳細介紹：
1. 輸入層
神經網絡的輸入層是一個向量，包含了輸入資料的各個特征值。這些特征值經過歸一化處理後，會被傳遞到下一層神經元。
2. 隐藏層
神經網絡的隐藏層是多個神經元的集合，每個神經元都會計算其輸入信号的權重和，并通過激活函數将其非線性變換。在隐藏層中，每個神經元都會接收上一層神經元的輸出結果，并計算其權重和，然後通過激活函數進行非線性變換。
3. 輸出層
神經網絡的輸出層是最後一層神經元的集合，其輸出結果是模型的預測結果。在輸出層中，每個神經元都會接收上一層神經元的輸出結果，并計算其權重和，然後通過激活函數進行非線性變換。輸出層的激活函數根據不同的問題而不同，例如在二分類問題中，可以使用sigmoid函數，将輸出結果映射到[0,1]之間，表示樣本屬于正類的機率；在多分類問題中，可以使用softmax函數，将輸出結果映射到每個類别的機率分布上。
4. 損失函數
神經網絡的損失函數衡量了模型的輸出結果與真實值之間的差距。損失函數是将每個樣本的誤差累加得到的，常用的損失函數有均方誤差（MSE）和交叉熵（Cross-entropy）等。
5. 反向傳播算法
神經網絡的反向傳播算法是用來更新神經網絡中每個神經元的權重和偏置，進而使得損失函數最小化。反向傳播算法的核心就是計算每個神經元的誤差梯度，然後根據梯度下降的原理，更新權重和偏置。
6. 更新權重和偏置
神經網絡的權重和偏置是在每次疊代中被更新的，更新的方法是通過梯度下降算法，不斷調整權重和偏置的大小，使得損失函數盡可能地減小。在每次疊代中，神經網絡會計算出每個神經元的誤差梯度，然後根據梯度的大小和方向，更新神經元的權重和偏置。
7. 重複疊代
神經網絡的前向傳播算法和反向傳播算法是一個疊代的過程，通常需要重複多次，直到損失函數收斂。在每次疊代中，神經網絡會根據輸入樣本的特征值，逐層計算輸出結果，然後根據輸出結果和真實值之間的差距，更新權重和偏置，繼續進行下一次疊代。
總結來說，神經網絡的前向傳播算法是一個逐層計算的過程，從輸入層開始，通過隐藏層逐漸傳遞資訊，最終得到模型的預測結果。前向傳播算法的核心是計算每個神經元的輸出結果，然後将其傳遞到下一層神經元。在疊代過程中，神經網絡會不斷更新權重和偏置，以使得損失函數最小化。