順伝播

一言で言うと

入力から出力を計算する向き。

もう少し詳しく

ニューラルネットワークで、入力データを各層に順番に通して出力を計算するプロセスです。各ニューロンで重みを掛けてバイアスを加え、活性化関数を適用する操作を出力層まで繰り返します。

順伝播は逆伝播（バックプロパゲーション）と対になる概念です。モデルの訓練時には「順伝播→損失計算→逆伝播」の順で繰り返し、パラメータを更新します。推論（予測）時には順伝播のみを実行して予測値を得ます。

実務でどう使うか

関連する章

Ch193 で詳しく学べます。