Tartalomjegyzék:
- Meghatározás - Mit jelent a Feedforward neurális hálózat?
- A Techopedia magyarázza a Feedforward neurális hálózatot
Meghatározás - Mit jelent a Feedforward neurális hálózat?
Az előremenő neurális hálózat a korai mesterséges neurális hálózat egy speciális típusa, amely a tervezés egyszerűségéről ismert. Az előremenő neurális hálózatnak van egy bemeneti rétege, rejtett rétegei és egy kimeneti rétege. Az információ mindig egy irányba halad - a bemeneti rétegtől a kimeneti rétegig -, és soha nem megy vissza.
A Techopedia magyarázza a Feedforward neurális hálózatot
Az előremenő neurális hálózat, mint a neurális hálózat tervezésének elsődleges példája, korlátozott architektúrájú. A jelek egy bemeneti rétegről további rétegekre mennek. Néhány példa az előrehozott tervekre még egyszerűbb. Például egy egyrétegű perceptron modellnek csak egy rétege van, és az előremenő jel egy rétegről egy egyedi csomópontra mozog. A többrétegű, többrétegű perceptron modellek szintén előrementek.
Azon napokban, amikor a tudósok kidolgozták az első mesterséges ideghálózatokat, a technológiai világ mindenféle előrelépést tett a kifinomultabb modellek felépítésében. Vannak ismétlődő neurális hálózatok és más tervek, amelyek hurkokat vagy ciklusokat tartalmaznak. Vannak olyan modellek, amelyek magában foglalják a hátsó szaporodást, ahol a gépi tanulási rendszer lényegében úgy optimalizálódik, hogy adatokat küld vissza egy rendszeren keresztül. A visszatérő ideghálózat nem foglalja magában az ilyen típusú terveket, tehát egy egyedülálló típusú rendszer, amely jó először megtanulni ezeket a terveket.
