Forward Propagation

前向傳播是什麼意思？

前向傳播 (或前向傳遞）在人工神經網路中代表輸入資料從輸入層流經網路到輸出層產生預測或輸出的基本過程。這個過程涉及一系列的數學計算，每個神經元接收輸入、套用權重和偏置、透過激活函數處理，然後將結果傳送到下一層。雖然現代 深度學習 框架，例如 TensorFlow 和 PyTorch 會自動處理這些計算，了解前向傳播是非常重要的，因為它構成了神經網路如何進行預測的骨幹。例如，當一個 卷積神經網路 (CNN) 處理影像以辨識物件時，前向傳播會將圖素值傳送至多層，將原始資料轉換成日益複雜的特徵，直到達到最終分類為止。

瞭解前向傳播

前向傳播的實作展示了神經網路處理資訊的複雜方式。在每一層，神經元都會執行特定的數學運算：將輸入乘以權重、增加偏置，並應用 ReLU 或 sigmoid 等激活函數來引入非線性。舉例來說，在簡單的影像辨識任務中，第一層可能會偵測到邊緣和角落等基本特徵，而更深的層則會結合這些特徵來辨識更複雜的圖案，例如紋理、形狀，最後還是完整的物件。

真實世界的應用展現了前向傳播的威力與複雜性。在 自然語言處理，像 BERT 和 GPT 使用透過轉換器架構的前向傳播來處理文字，其中每個字的 嵌入 流經多個 注意 層。在電腦視覺方面，ResNet 等架構利用前向傳播與跳躍連結，透過數百層處理影像，同時維持梯度流。

實際執行面臨幾項挑戰。例如，在深度網路中，激活函數的選擇會顯著影響網路的學習能力 - 漸層消失問題最初限制了神經網路的深度，直到 ReLU 激活提供了解決方案。同樣地，前向傳播過程中的批次規範化有助於在深度網路中維持穩定的輸入分佈，大幅提升訓練速度和效能。

現代的發展增強了前向傳播的能力：

• 在自主車輛中：前向傳播透過多個平行網路處理感測器資料，以便同時進行物件偵測、路徑規劃和決策。
• 在金融建模中：網路使用前向傳播來處理多個資料串流，以進行即時市場預測和風險評估。
• 在醫療影像方面：專門的架構採用前向傳播，可同時分析不同模式的醫療掃描。

隨著新硬體和演算法的創新，前向傳播的效率持續演進。 GPU 加速和專用 AI 處理器大幅縮短了計算時間。新穎的架構 (例如變壓器) 引進了更有效率的方式來處理序列資料，而模型剪枝和量化等技術則優化了前向傳遞 (forward pass)，以便在資源有限的裝置上進行部署。

然而，挑戰仍然存在。計算複雜度會隨著網路深度和寬度而大幅增加，因此需要持續進行模型壓縮和高效架構設計的研究。此外，確保前向傳播過程的可詮釋性，對於醫療照護和金融等敏感領域的應用仍然至關重要，在這些領域中，瞭解網路如何達成決策與這些決策的準確性同樣重要。