什么是前饋神經網絡(Feedforward Neural Network)？

前向神經網絡是一種神經網絡，其中單元連接不是在一個回路中移動，而是在一個有向路徑中移動。這與遞歸神經網絡不同，其中信息可以在整個系統中向前和向后移動。前饋神經網絡可能是最常見的神經網絡類型，因為它是最容易理解...

前向神經網絡是一種神經網絡，其中單元連接不是在一個回路中移動，而是在一個有向路徑中移動。這與遞歸神經網絡不同，其中信息可以在整個系統中向前和向后移動。前饋神經網絡可能是最常見的神經網絡類型，因為它是最容易理解和配置的。這類神經網絡用于數據挖掘和其他需要預測行為的研究領域。前饋神經網絡用于數據挖掘和其他研究預測行為的應用。神經網絡是一種人工智能設計用來松散地模仿人腦“思考”過程的網絡。通過向網絡輸入數據串，計算機有機會“學習”流經它的模式，使it能夠正確識別答案并提供趨勢分析。它們用于需要一定程度學習和模式識別的任務中，例如在數據挖掘操作期間。數據挖掘只是從信息集合中分析趨勢，例如對消費者購買趨勢和股票市場進展的分析。通過前向神經網絡傳遞的信息進入輸入層，穿過隱藏層，然后從網絡的外層出現，為最終用戶提供查詢的答案。輸入層就是用戶輸入信息的原始數據或參數。事務的核心發生在隱藏層，計算機依靠其處理類似數據的“經驗”來產生估計的答復。信息通過輸出層，在輸出層向最終用戶提供答案當最終用戶提供越來越多的實驗數據時，前向神經網絡通常變得更有效。就像計算平均值一樣，使用大量的測試事件可以得到更準確的結果。例如，在六面模具上滾動“1”的概率為16.667%；但是，在使用真實世界的數據來確認計算出的平均值之前，還需要數百或數千次的模擬。前饋神經網絡也是一樣的，它們的響應將隨著時間和經驗的增加而變得更加精確

發表于 2020-08-07 10:40
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分類：電腦網絡

什么是前饋神經網絡(Feedforward Neural Network)？

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