多层神经网络模型中信息的正向传播是指输入信息?

多层神经网络模型中信息的正向传播是指输入数据从输入层经过隐藏层逐层处理，最终到达输出层的过程。输入数据先被转换成数值，再通过激活函数计算，每层神经元接收前一层输出并生成新结果。比如图像识别时，像素值经过多层计算得出分类结果，整个过程无需人工干预，完全由网络自动完成。

正向传播中，每个神经元会加权求和并应用激活函数，信息逐层传递直到输出层。网络参数如权重和偏置在训练中不断优化，使输出更接近真实值。实际应用中，语音识别、自然语言处理等任务都依赖这个过程，输入数据经过多层变换后生成最终预测，整个过程高效且可扩展。