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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、特にネットワークの学習プロセスで使用されるもう1つの重要な手法である。これは基本的に "forward() "関数の逆で、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ために使用される。

学習プロセスにおいて、"backward() "関数は、出力層からのエラー信号をネットワークに伝搬し、各層の重みとバイアスを調整するために使用される。これはバックプロパゲーションと呼ばれるプロセスによって行われ、ネットワークの各重みとバイアスに関して損失関数の偏導関数を計算する。

backward()」関数は通常、オプティマイザと組み合わせて使用される。オプティマイザは、バックワードパスによって計算された勾配を使用して、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。

全体として、"backward() "関数はニューラルネットワークの学習プロセスにおいて非常に重要な要素である。なぜなら、ネットワークが入力データから学習し、予測や分類を改善するために重みとバイアスを調整することを可能にするからである。