Co to jest sieć neuronowa Feedforward?
Sieć neuronowa ze sprzężeniem zwrotnym jest rodzajem sieci neuronowej, w której połączenia jednostek nie przemieszczają się w pętli, ale raczej w jednej ukierunkowanej ścieżce. Różni się to od powtarzającej się sieci neuronowej, w której informacje mogą przesuwać się do przodu i do tyłu w całym systemie. Sieć neuronowa ze sprzężeniem zwrotnym jest prawdopodobnie najczęstszym typem sieci neuronowej, ponieważ jest jedną z najłatwiejszych do zrozumienia i konfiguracji. Tego rodzaju sieci neuronowe są wykorzystywane w eksploracji danych i innych obszarach badań, w których wymagane jest zachowanie predykcyjne.
Sieć neuronowa to sieć sztucznej inteligencji zaprojektowana w celu luźnego naśladowania procesów „myślenia” ludzkiego mózgu. Dostarczając ciągi danych do sieci, komputer ma możliwość „uczenia się” przepływających przez niego wzorców, umożliwiając prawidłowe rozpoznawanie odpowiedzi i analizę trendów. Są używane w zadaniach, w których wymagany jest pewien stopień uczenia się i rozpoznawania wzorców, na przykład podczas operacji eksploracji danych. Eksploracja danych to po prostu analiza trendów z kolekcji informacji, takich jak analiza trendów zakupowych konsumentów i postępów na giełdzie.
Informacje przesyłane przez sprzężoną sieć neuronową trafiają do warstwy wejściowej, przechodzą przez warstwę ukrytą i wychodzą z zewnętrznej warstwy sieci, zapewniając użytkownikowi końcowemu odpowiedź na ich zapytanie. Warstwa wejściowa to po prostu miejsce, w którym użytkownik wprowadza surowe dane lub parametry informacji. Transakcja odbywa się w ukrytej warstwie, w której komputer opiera się na swoich „doświadczeniach” związanych z przetwarzaniem podobnych danych w celu uzyskania szacunkowej odpowiedzi. Informacje są przekazywane przez warstwę wyjściową, gdzie odpowiedź jest dostarczana z powrotem do użytkownika końcowego.
Sieć neuronowa ze sprzężeniem zwrotnym zwykle staje się bardziej wydajna, gdy użytkownik końcowy dostarcza jej coraz więcej danych eksperymentalnych. Podobnie jak w przypadku obliczania średniej, dokładniejszy wynik zostanie uzyskany dzięki zastosowaniu dużej liczby zdarzeń testowych. Na przykład prawdopodobieństwo rzucenia „1” na sześciokątnej matrycy wynosi 16,667 procent; ale potrzeba setek lub tysięcy symulacji, zanim obliczona średnia zostanie potwierdzona na podstawie danych rzeczywistych. Sieci neuronowe typu feedforward są takie same; ich odpowiedzi staną się dokładniejsze z czasem i doświadczeniem.