神经网络是一种模仿人脑结构的机器学习模型。前向传播是神经网络的核心计算过程之一，它的作用是将输入数据通过网络的各层传递，最终得到预测输出。在这个过程中，数据从输入层流向隐藏层，再流向输出层。
前向传播的主要作用包括三个方面：第一，数据传递，将输入数据逐层传递到输出层；第二，特征提取，通过隐藏层提取输入数据的特征；第三，预测输出，计算最终的预测结果，用于分类或回归任务。
前向传播的工作原理可以分为四个步骤：第一步，输入层接收数据并传递给第一个隐藏层；第二步，每个神经元计算加权输入和偏置的总和，用公式表示为 z 等于 w 乘以 x 加上 b；第三步，通过激活函数处理得到输出值，用公式表示为 a 等于 sigma 函数作用于 z；第四步，将输出值传递给下一层，直到输出层产生最终结果。
神经元的加权输入计算是前向传播的核心步骤。每个输入值乘以对应的权重，然后加上偏置项。数学表达式为：z 等于 w 一 x 一 加 w 二 x 二 加点点点加 w n x n 加 b。其中，z 是加权输入总和，w 是权重，x 是输入值，b 是偏置。
激活函数在神经网络中起着至关重要的作用。首先，它引入非线性特性，使神经网络能够学习复杂模式；其次，它将加权输入转换为输出值；常见的激活函数包括Sigmoid函数、ReLU函数和Tanh函数。这些函数各有特点，适用于不同的神经网络场景。
现在我们来看完整的前向传播过程。第一步，输入数据进入输入层；第二步，数据通过权重和偏置计算得到加权输入总和；第三步，激活函数处理加权输入，产生神经元输出；第四步，输出逐层传递直到输出层；第五步，输出层产生最终预测结果。这个过程在神经网络中反复进行，直到得到最终的预测输出。