フィードフォワードニューラルネットワークとは何ですか？

フィードフォワードニューラルネットワークは、ユニット接続がループで移動するのではなく、単一の指向パスで移動するニューラルネットワークの一種です。これは、情報がシステム全体で前方と後方の両方を移動できる再発性ニューラルネットワークとは異なります。フィードフォワードニューラルネットワークは、おそらく最も一般的なタイプのニューラルネットワークです。これは、理解して構成するのが最も簡単なものの1つであるためです。これらのタイプのニューラルネットワークは、予測行動が必要なデータマイニングやその他の研究分野で使用されます。

ニューラルネットワークは、人間の脳の「思考」プロセスを大まかに模倣するように設計された人工知能ネットワークです。データの文字列をネットワークに供給することにより、コンピューターはそれを流れるパターンを「学習」する機会が与えられ、回答を正しく識別し、トレンド分析を提供できるようにします。これらは、データマイニング操作中など、ある程度の学習とパターン認識が必要なタスクで使用されます。データMinINGは、消費者の購買動向や株式市場の進行の分析など、情報のコレクションからの傾向の分析です。

フィードフォワードニューラルネットワークを通過する情報は、入力層に入り、隠れレイヤーを移動し、ネットワークの外側層から出現し、エンドユーザーにクエリに対する回答を提供します。入力層は、ユーザーが情報の生データまたはパラメーターを入力する場所です。トランザクションの肉は隠れた層で行われ、そこではコンピューターが同様のデータを処理して推定応答を生成する「経験」に戻ります。情報は、出力層を通じて送信され、そこでは回答がエンドユーザーに戻されます。

フィードフォワードニューラルネットワークは、通常、エンドユーザーがますます実験的なデータを提供するため、より効率的になります。 Calcuのように平均的な評価では、多数のテストイベントを使用して、より正確な結果に達します。たとえば、6面ダイで「1」を転がす確率は16.667％です。ただし、計算された平均が実際のデータを使用して確認されるまでに数百または数千のシミュレーションが必要になります。フィードフォワードニューラルネットワークは同じです。彼らの反応は、時間と経験とともにより正確になります。