前向传播（Forward Propagation）对于神经网络的训练和推理（inference）至关重要。在训练神经网络时，前向传播用于生成与实际目标值相比较的预测，两者之间的差异（即误差）在反向传播中被用来调整网络的权重和偏差，以最小化误差。在前向传播过程中，每一层都会对输入数据应用一组权重和一个激活函数，将输入数据转换并传递到下一层。最终输出被用来进行预测或决策，基于输入数据。前向传播是计算效率高且可以轻易并行化的过程，适合于大规模机器学习任务。这个过程是确定性的，即给定特定的输入和模型参数，总是产生相同的输出。是驱动神经网络进行关键应用的机制。