피드 포워드 신경망이란 무엇입니까?

피드 포워드 신경망은 단위 연결이 루프로 이동하는 것이 아니라 단일 지시 된 경로에서 이동하는 신경망의 한 유형입니다. 이는 정보가 시스템 전체에서 앞뒤로 이동할 수있는 재발 성 신경망과 다릅니다. 피드 포워드 신경망은 아마도 가장 일반적인 유형의 신경망 일 것입니다. 이해하고 구성하기 가장 쉬운 것 중 하나이기 때문입니다. 이러한 유형의 신경망은 예측 행동이 필요한 데이터 마이닝 및 기타 연구 영역에 사용됩니다.

신경망은 인간 뇌의 "사고"과정을 느슨하게 모방하도록 설계된 인공 지능 네트워크입니다. 데이터 문자열을 네트워크에 공급함으로써 컴퓨터는이를 통해 흐르는 패턴을 "학습"할 수있는 기회가 주어져서 답변을 올바르게 식별하고 추세 분석을 제공 할 수 있습니다. 데이터 마이닝 작업 중에 같은 어느 정도의 학습 및 패턴 인식이 필요한 작업에 사용됩니다. 데이터 최소ing은 단순히 소비자 구매 동향 분석 및 주식 시장 진도와 같은 정보 모음의 트렌드 분석입니다.

피드 포워드 신경망을 통과하는 정보는 입력 계층으로 들어가서 숨겨진 레이어를 통해 이동하며 네트워크의 외부 계층에서 나오며 최종 사용자에게 쿼리에 대한 답변을 제공합니다. 입력 계층은 단순히 사용자가 정보의 원시 데이터 또는 매개 변수를 입력하는 장소입니다. 트랜잭션의 고기는 숨겨진 계층에서 발생하며, 여기서 컴퓨터는 유사한 데이터를 처리하여 추정 된 답변을 생성하는 "경험"에 따라 돌아갑니다. 정보는 출력 계층을 통해 퍼지며 최종 사용자에게 답변이 제공됩니다.

피드 포워드 신경망은 일반적으로 최종 사용자가 점점 더 많은 실험 데이터를 제공함에 따라 더욱 효율적입니다. Calcu와 매우 흡사합니다평균으로 배치하면 다양한 테스트 이벤트를 사용함으로써보다 정확한 결과에 도달합니다. 예를 들어, 6면 다이에서 "1"을 굴릴 확률은 16.667 %입니다. 그러나 실제 데이터를 사용하여 계산 된 평균이 확인되기 전에 수백 또는 수천 개의 시뮬레이션이 필요합니다. 피드 포워드 신경망은 동일합니다. 그들의 반응은 시간과 경험으로 더 정확해질 것입니다.