피드 포워드 신경망이란 무엇입니까?

피드 포워드 신경망 (feedforward neural network)은 단위 연결이 루프가 아니라 단일 방향 경로로 이동하는 신경망 유형입니다. 이는 정보가 시스템 전체에서 앞뒤로 이동할 수있는 순환 신경망과 다릅니다. 피드 포워드 신경망은 아마도 가장 이해하기 쉽고 구성하기 쉬운 신경망 유형일 것입니다. 이러한 유형의 신경망은 예측 행동이 필요한 데이터 마이닝 및 기타 연구 분야에서 사용됩니다.

신경 네트워크는 인간 두뇌의 "생각"과정을 느슨하게 모방하도록 설계된 인공 지능 네트워크입니다. 컴퓨터는 일련의 데이터를 네트워크에 공급함으로써 컴퓨터를 통해 흐르는 패턴을 "학습"할 수있는 기회를 제공함으로써 답변을 정확하게 식별하고 추세 분석을 제공 할 수 있습니다. 데이터 마이닝 작업과 같이 어느 정도의 학습 및 패턴 인식이 필요한 작업에 사용됩니다. 데이터 마이닝은 단순히 소비자 구매 트렌드 및 주식 시장 진행률 분석과 같은 정보 수집을 통한 트렌드 분석입니다.

피드 포워드 신경망을 통해 이동하는 정보는 입력 계층으로 이동하고 숨겨진 계층을 통해 이동하며 네트워크의 외부 계층에서 나오므로 최종 사용자에게 쿼리에 대한 답변을 제공합니다. 입력 계층은 단순히 사용자가 원시 데이터 또는 정보의 매개 변수를 입력하는 장소입니다. 거래의 핵심은 숨겨진 계층에서 이루어지며, 컴퓨터는 추정 된 응답을 생성하기 위해 유사한 데이터를 처리하는 "경험"에 빠지게됩니다. 정보는 출력 레이어를 통해 퍼널 링되며 최종 사용자에게 답변이 제공됩니다.

피드 포워드 신경망은 일반적으로 최종 사용자가 점점 더 실험적인 데이터를 제공함에 따라 더욱 효율적입니다. 평균 계산과 마찬가지로 다양한 테스트 이벤트를 사용하면보다 정확한 결과를 얻을 수 있습니다. 예를 들어, 6면 다이에서 "1"을 굴릴 확률은 16.667 %입니다. 그러나 실제 데이터를 사용하여 계산 된 평균을 확인하려면 수백 또는 수천 개의 시뮬레이션이 필요합니다. 피드 포워드 신경망은 동일합니다. 그들의 응답은 시간과 경험에 따라 더 정확해질 것입니다.