เครือข่ายนิวรัล feedforward เป็นประเภทของเครือข่ายนิวรัลที่การเชื่อมต่อยูนิตไม่ได้เดินทางในลูป แต่จะอยู่ในเส้นทางที่มีทิศทางเดียว สิ่งนี้แตกต่างจากเครือข่ายประสาทที่เกิดขึ้นอีกซึ่งข้อมูลสามารถเคลื่อนไปข้างหน้าและข้างหลังตลอดทั้งระบบ เครือข่ายประสาท feedforward อาจเป็นประเภทที่พบมากที่สุดของเครือข่ายประสาทเนื่องจากเป็นหนึ่งในที่ง่ายที่สุดในการเข้าใจและกำหนดค่า โครงข่ายประสาทประเภทนี้ใช้ในการขุดข้อมูลและด้านอื่น ๆ ของการศึกษาที่จำเป็นต้องมีพฤติกรรมการคาดการณ์
โครงข่ายประสาทเทียมเป็นเครือข่ายปัญญาประดิษฐ์ที่ออกแบบมาเพื่อเลียนแบบกระบวนการ "คิด" ของสมองมนุษย์ ด้วยการป้อนสตริงข้อมูลลงในเครือข่ายคอมพิวเตอร์จะได้รับโอกาสในการ "เรียนรู้" รูปแบบที่ไหลผ่านทำให้สามารถระบุคำตอบและวิเคราะห์แนวโน้มได้อย่างถูกต้อง พวกเขาจะใช้ในงานที่จำเป็นต้องมีระดับการเรียนรู้และการจดจำรูปแบบเช่นในระหว่างการดำเนินการขุดข้อมูล การทำดาต้าเป็นเพียงการวิเคราะห์แนวโน้มจากการรวบรวมข้อมูลเช่นการวิเคราะห์แนวโน้มการจัดซื้อของผู้บริโภคและความก้าวหน้าของตลาดหุ้น
ข้อมูลที่เดินทางผ่านเครือข่ายนิวรัลไปข้างหน้าจะเข้าไปในเลเยอร์อินพุตเดินทางผ่านเลเยอร์ที่ซ่อนอยู่และโผล่ออกมาจากเลเยอร์ด้านนอกของเครือข่ายเพื่อให้ผู้ใช้ปลายทางได้รับคำตอบสำหรับการค้นหาของพวกเขา เลเยอร์อินพุตเป็นเพียงตำแหน่งที่ผู้ใช้ป้อนข้อมูลดิบหรือพารามิเตอร์ของข้อมูล เนื้อของการทำธุรกรรมเกิดขึ้นในเลเยอร์ที่ซ่อนอยู่ซึ่งคอมพิวเตอร์จะย้อนกลับไปที่ "ประสบการณ์" ในการจัดการข้อมูลที่คล้ายกันเพื่อสร้างการตอบกลับโดยประมาณ ข้อมูลจะถูกส่งผ่านช่องทางเอาท์พุทเลเยอร์ซึ่งจะให้คำตอบกลับไปยังผู้ใช้ปลายทาง
เครือข่ายนิวรัลไปข้างหน้าจะมีประสิทธิภาพมากขึ้นเนื่องจากผู้ใช้ให้ข้อมูลการทดลองมากขึ้นเรื่อย ๆ เช่นเดียวกับการคำนวณค่าเฉลี่ยผลลัพธ์ที่แม่นยำยิ่งขึ้นจะได้รับจากการใช้เหตุการณ์ทดสอบจำนวนมาก ตัวอย่างเช่นความน่าจะเป็นของการหมุน "1" บนแม่พิมพ์แบบหกด้านคือ 16.667 เปอร์เซ็นต์ แต่มันจะใช้เวลาหลายร้อยหรือหลายพันของการจำลองก่อนที่ค่าเฉลี่ยที่คำนวณได้จะได้รับการยืนยันผ่านการใช้ข้อมูลจริง เครือข่ายประสาทของ Feedforward นั้นเหมือนกัน คำตอบของพวกเขาจะแม่นยำยิ่งขึ้นด้วยเวลาและประสบการณ์
