ニューラルネットワークで「フォワード（...）」機能について説明できますか？
「Forward（）」関数は、ネットワークを介して入力データを伝播して出力を生成するために、ニューラルネットワークで使用される方法です。これは、ニューラルネットワークが相互接続ノードの連続した層を介してデータを入力して予測または分類を生成するフィードフォワードプロセスの重要なコンポーネントです。

フォワードパス中、入力データはネットワークの最初のレイヤーに供給され、出力層に到達するまで各レイヤーを通過します。各レイヤーでは、入力は一連の数学操作とアクティベーション関数によって変換され、入力データに基づいてニューロン間の接続の強度を調整します。

「フォワード（）」関数は通常、入力テンソルを取り入れ、ニューラルネットワークの各層を通過します。入力がネットワークを介して伝播されると、中間アクティブ化が計算および保存され、最終出力が生成されるまで後続のレイヤーで使用されます。

全体として、「フォワード（）」関数は、ネットワークが入力データを処理し、その入力に基づいて予測または分類を生成できるため、ニューラルネットワークの重要なコンポーネントです。