深度学习神经网络就是大脑仿生，数据从输入到输出经过一层一层的神经元产生预测值的过程就是==前向传播（也叫正向传播）==。
前向传播涉及到人工神经元是如何工作的（也就是神经元的初始化、激活函数），神经网络如何搭建，权重参数计算、数据形如何状变化。千里之行始于足下，我们一起进入深度学习的知识海洋吧。
人工神经网络（Artificial Neural Network， 简写为ANN）也简称为神经网络（NN），是一种模仿生物神经网络结构和功能的计算模型。它由多个互相连接的人工神经元（也称为节点）构成，可以用于处理和学习复杂的数据模式，尤其适合解决非线性问题。人工神经网络是机器学习中的一个重要模型，尤其在深度学习领域中得到了广泛应用。
人脑可以看做是一个生物神经网络，由众多的神经元连接而成。各个神经元传递复杂的电信号，树突接收到输入信号，然后对信号进行处理，通过轴突输出信号。下图是生物神经元示意图：
当电信号通过树突进入到细胞核时，会逐渐聚集电荷。达到一定的电位后，细胞就会被激活，通过轴突发出电信号。
神经网络是由多个神经元组成，构建神经网络就是在构建神经元。以下是神经网络中神经元的构建说明：
上面左边是n种特征
这个流程就像，来源不同树突(树突都会有不同的权重)的信息, 进行的加权计算, 输入到细胞中做加和，再通过激活函数输出细胞值。
同一层的多个神经元可以看作是通过并行计算来处理相同的输入数据，学习输入数据的不同特征。每个神经元可能会关注输入数据中的不同部分，从而捕捉到数据的不同属性。
接下来，我们使用多个神经元来构建神经网络，相邻层之间的神经元相互连接，并给每一个连接分配一个强度，如下图所示：
神经网络中信息只向一个方向移动，即从输入节点向前移动，通过隐藏节点，再向输出节点移动。其中的基本部分是: