O que é uma rede neural de feedforward?

Uma rede neural de feedforward é um tipo de rede neural em que as conexões da unidade não viajam em um loop, mas em um único caminho direcionado. Isso difere de uma rede neural recorrente, onde as informações podem 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 usadas na mineração de dados e em outras áreas de estudo onde o comportamento preditivo é necessário.

Uma rede neural é uma rede de inteligência artificial projetada para imitar vagamente os processos de "pensamento" de um cérebro humano. Ao alimentar seqüências de dados na rede, o computador recebe oportunidades para "aprender" os padrões que fluem através dele, permitindo que ele identifique corretamente as respostas e forneça análise de tendências. Eles são usados ​​em tarefas em que é necessário um certo grau de aprendizado e reconhecimento de padrões, como durante as operações de mineração de dados. Dados minO ing é simplesmente a análise das tendências de uma coleção de informações, como a análise de tendências de compra de consumidores e progressões no mercado de ações.

Informações que viajam por uma rede neural de feedforward entram na camada de entrada, viajam 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 insere os dados brutos ou os parâmetros das informações. A carne da transação ocorre na camada oculta, onde o computador recai sobre 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 normalmente se torna mais eficiente à medida que o usuário final fornece dados cada vez mais experimentais. Muito parecido com CalcuCom uma média, um resultado mais preciso será alcançado ao usar um amplo número de eventos de teste. Por exemplo, a probabilidade de rolar um "1" em um dado de seis lados é de 16.667 %; Mas serão necessárias centenas ou milhares de simulações antes que a média calculada seja confirmada através do uso de dados do mundo real. As redes neurais de feedforward são as mesmas; Suas respostas se tornarão mais precisas com o tempo e a experiência.