¿Qué es una red neuronal de Feedforward?
Una red neuronal de FeedForward es un tipo de red neuronal donde las conexiones unitarias no viajan en un bucle, sino en una sola ruta dirigida. Esto difiere de una red neuronal recurrente, donde la información puede avanzar tanto hacia adelante como hacia atrás en todo el sistema. Una red neuronal de FeedForward es quizás el tipo más común de red neuronal, ya que es una de las más fáciles de entender y configurar. Estos tipos de redes neuronales se utilizan en la minería de datos y en otras áreas de estudio donde se requiere un comportamiento predictivo.
Una red neuronal es una red de inteligencia artificial diseñada para imitar libremente los procesos de "pensamiento" de un cerebro humano. Al alimentar cadenas de datos en la red, la computadora tiene oportunidades de "aprender" los patrones que fluyen a través de él, lo que le permite identificar correctamente las respuestas y proporcionar un análisis de tendencias. Se utilizan en tareas donde se requiere un cierto grado de aprendizaje y reconocimiento de patrones, como durante las operaciones de minería de datos. Datos minING es simplemente el análisis de las tendencias de una recopilación de información, como el análisis de las tendencias de compra del consumidor y las progresiones del mercado de valores.
La información que viaja a través de una red neuronal de avance entra en la capa de entrada, viaja a través de la capa oculta y emerge de la capa externa de la red, proporcionando al usuario final una respuesta a su consulta. Una capa de entrada es simplemente el lugar donde el usuario ingresa los datos o parámetros sin procesar de la información. La carne de la transacción tiene lugar en la capa oculta, donde la computadora recae en su "experiencia" de manejar datos similares para producir una respuesta estimada. La información se canaliza a través de la capa de salida, donde se proporciona una respuesta al usuario final.
Una red neuronal de avance generalmente se vuelve más eficiente ya que el usuario final le proporciona más y más datos experimentales. Al igual que CalcuLating en promedio, se alcanzará un resultado más preciso que use una amplia cantidad de eventos de prueba. Por ejemplo, la probabilidad de rodar un "1" en un dado de seis lados es del 16,667 por ciento; Pero tomará cientos o miles de simulaciones antes de que el promedio calculado se confirme mediante el uso de datos del mundo real. Las redes neuronales de avance son las mismas; Sus respuestas serán más precisas con el tiempo y la experiencia.