O que é uma rede neural feedforward?

Uma rede neural feedforward é um tipo de rede neural em que as conexões da unidade não trafegam em um loop, mas em um único caminho direcionado. Isso difere de uma rede neural recorrente, onde as informações podem se mover para frente e para trás em todo o sistema. Uma rede neural de feedforward é talvez o tipo mais comum de rede neural, pois é uma das mais fáceis de entender e configurar. Esses tipos de redes neurais são usados ​​na mineração de dados e em outras áreas de estudo em que o comportamento preditivo é necessário.

Uma rede neural é uma rede de inteligência artificial projetada para imitar livremente os processos de "pensamento" de um cérebro humano. Ao alimentar cadeias de dados na rede, o computador tem a oportunidade de "aprender" os padrões que fluem através dela, permitindo identificar corretamente as respostas e fornecer análises de tendências. Eles são usados ​​em tarefas nas quais é necessário um certo grau de aprendizado e reconhecimento de padrões, como durante operações de mineração de dados. A mineração de dados é simplesmente a análise de tendências de uma coleção de informações, como a análise de tendências de compra do consumidor e progressões no mercado de ações.

As informações que viajam através de uma rede neural de feedforward entram na camada de entrada, passam pela camada oculta e emergem da camada externa da rede, fornecendo ao usuário final uma resposta para sua consulta. Uma camada de entrada é simplesmente o local em que o usuário digita os dados ou parâmetros brutos da informação. A carne da transação ocorre na camada oculta, onde o computador recorre à sua "experiência" de lidar com dados semelhantes para produzir uma resposta estimada. As informações são canalizadas através da camada de saída, onde uma resposta é fornecida de volta ao usuário final.

Uma rede neural de feedforward geralmente se torna mais eficiente à medida que o usuário final fornece mais e mais dados experimentais. Assim como o cálculo de uma média, um resultado mais preciso será alcançado com o uso de um grande número de eventos de teste. Por exemplo, a probabilidade de rolar um "1" em um dado de seis lados é 16,667%; mas serão necessárias centenas ou milhares de simulações antes que a média calculada seja confirmada pelo uso de dados do mundo real. As redes neurais feedforward são as mesmas; suas respostas se tornarão mais precisas com o tempo e a experiência.