O que significa "Modo de Encaminhamento"?

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O modo forward é uma técnica usada em diferenciação automática, que ajuda a calcular como funções mudam quando as entradas variam. Esse método é especialmente útil quando lidamos com funções que têm poucas entradas e muitas saídas.

No modo forward, a gente começa com os valores de entrada e calcula suas derivadas ao mesmo tempo em que obtemos a saída real da função. Essa abordagem permite fazer cálculos rápidos das mudanças nas saídas com base em pequenas mudanças nas entradas.

O modo forward geralmente é mais simples de implementar e entender em comparação com outros métodos, tornando-se uma ótima escolha para iniciantes. Ele é particularmente eficiente em situações onde você quer calcular gradientes para funções com poucas entradas, mas muitas saídas, como em modelos complexos de machine learning.

Resumindo, o modo forward é uma maneira eficaz de ver facilmente como as mudanças nas entradas afetam as saídas, sendo uma ferramenta importante no mundo da diferenciação automática.