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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？
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forward()」関数はニューラルネットワークで使用されるメソッドで、入力データをネットワークを通して伝播し、出力を生成する。これは、ニューラルネットワークが相互接続されたノードの連続した層を通して入力データを処理し、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不可欠なコンポーネントです。

フォワード・パスの間、入力データはネットワークの第 1 層に供給され、出力 層に達するまで後続の各層を通過する。各層では、一連の数学演算と活性化関数によって入力が変換され、入力データに基づいてニューロン間の接続の強さが調整される。

forward()」関数は通常、入力テンソルを受け取り、それをニューラルネットワークの各層に通す。入力がネットワークを通して伝搬されるとき、中間活性化が計算され、保存される。

全体として、"forward() "関数はニューラルネットワークの重要な構成要素であり、これによってネットワークは入力データを処理し、その入力に基づいて予測や分類を生成することができる。
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`backward（）`関数は何ですか？
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backward()」関数はニューラルネットワークで使用される手法で、ネットワークの重みとバイアスに対する損失関数の勾配を計算する。バックプロパゲーションによるニューラルネットワークの学習プロセスにおいて重要なステップである。

フォワードパスでは、入力データがネットワークに渡され、"forward() "関数がネットワークの出力を計算する。バックワードパスでは、"backward() "関数が各層の出力に対する損失関数の勾配を計算する。そして、これらの勾配を用いて、損失関数を最小化する方向にネットワークの重みとバイアスを調整する。

backward()」関数は通常、ネットワークの出力と目標値を取り込み、バックプロパゲーションや自動微分などの手法を用いて損失関数の勾配を計算する。