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？
確かに、ニューラルネットワークで「フォワード（...）」機能について説明していただければ幸いです。

ニューラルネットワークでは、「フォワード」関数は、ネットワークを介して入力信号を伝播して出力を生成する責任があります。この関数は、入力として入力信号（画像、サウンド波形、またはネットワークが処理するように設計されている他のタイプのデータである可能性がある）を取り、入力を最終出力に変換する一連の計算を実行します。

「フォワード」関数によって実行される特定の計算は、ネットワークのアーキテクチャに依存します。たとえば、典型的なフィードフォワードニューラルネットワークでは、「順方向」関数には、入力機能の加重合計を計算し、結果をアクティベーション関数（シグモイドやrelu機能など）に渡し、各レイヤーのこのプロセスを繰り返すことが含まれます。最終出力が生成されるまでネットワーク。畳み込みニューラルネットワークや再発性ニューラルネットワークなどの他のタイプのネットワークでは、「フォワード」関数には、これらのアーキテクチャの特定の要件に合わせたさまざまなタイプの計算が含まれる場合があります。