차례:
정의-피드 포워드 신경망은 무엇을 의미합니까?
피드 포워드 신경망은 설계의 단순성으로 알려진 특정 유형의 초기 인공 신경망입니다. 피드 포워드 신경망은 입력 레이어, 숨겨진 레이어 및 출력 레이어를 가지고 있습니다. 정보는 항상 입력 레이어에서 출력 레이어로 한 방향으로 이동하며 결코 뒤로 이동하지 않습니다.
Techopedia는 Feedforward Neural Network를 설명합니다
신경망 설계의 주요 예로서 피드 포워드 신경망은 제한된 아키텍처를 갖는다. 신호는 입력 레이어에서 추가 레이어로 이동합니다. 피드 포워드 디자인의 일부 예는 훨씬 간단합니다. 예를 들어, 단일 레이어 퍼셉트론 모델은 레이어에서 개별 노드로 이동하는 피드 포워드 신호와 함께 하나의 레이어 만 갖습니다. 더 많은 층을 가진 다층 퍼셉트론 모델도 피드 포워드입니다.
과학자들이 최초의 인공 신경망을 고안 한 이후, 기술 세계는보다 정교한 모델을 구축하는 데있어 모든 발전을 이루었습니다. 반복 신경망과 루프 또는 사이클을 포함하는 다른 디자인이 있습니다. 기계 학습 시스템이 본질적으로 시스템을 통해 데이터를 다시 전송하여 최적화하는 역전 파와 관련된 모델이 있습니다. 피드 포워드 신경망은 이러한 유형의 설계를 포함하지 않으므로 이러한 설계를 처음으로 배우기에 적합한 고유 한 유형의 시스템입니다.
