Définition - Que signifie Feedforward Neural Network?
Le réseau de neurones feedforward est un type spécifique de réseau neuronal artificiel précoce connu pour sa simplicité de conception. Le réseau neuronal feedforward a une couche d'entrée, des couches cachées et une couche de sortie. Les informations voyagent toujours dans une direction - de la couche d'entrée à la couche de sortie - et ne reculent jamais.
Definir Tech explique Feedforward Neural Network
Le réseau neuronal feedforward, en tant qu'exemple principal de conception de réseau neuronal, a une architecture limitée. Les signaux vont d'une couche d'entrée à des couches supplémentaires. Certains exemples de conceptions anticipatives sont encore plus simples. Par exemple, un modèle de perceptron monocouche n'a qu'une seule couche, avec un signal d'anticipation se déplaçant d'une couche à un nœud individuel. Les modèles de perceptron multicouches, avec plus de couches, sont également anticipés.
Depuis que les scientifiques ont conçu les premiers réseaux de neurones artificiels, le monde de la technologie a fait toutes sortes de progrès dans la construction de modèles plus sophistiqués. Il existe des réseaux de neurones récurrents et d'autres conceptions qui contiennent des boucles ou des cycles. Il existe des modèles qui impliquent une rétropropagation, où le système d'apprentissage automatique optimise essentiellement en renvoyant les données via un système. Le réseau de neurones à feedforward n'implique aucun de ce type de conception, c'est donc un type de système unique qui est bon pour apprendre ces conceptions pour la première fois.