前向传播 - 前向神经网络训练算法

神经网络是一种强大的机器学习模型，被广泛应用于各种任务，如图像分类、语音识别和自然语言处理。其中，前向传播算法是神经网络训练的基本步骤之一。在本篇文章中，我们将详细介绍前向传播算法的原理，并提供相应的源代码示例。

前向传播算法的目标是将输入数据通过神经网络并计算输出。它首先将输入数据传递给网络的输入层，并通过一系列的权重和偏置值计算每个神经元的激活值。然后，这些激活值被传递到下一层，直到到达输出层。最终，输出层的激活值即为神经网络的预测结果。

以下是一个简单的前向传播算法的示例代码，以帮助您更好地理解其实现过程：

import numpy as np

def forward_propagation(inputs, weights, biases):
    num_layers =