Mạng lưới thần kinh Feedforward là gì?

Mạng lưới thần kinh cho ăn là một loại mạng thần kinh trong đó các kết nối đơn vị không di chuyển trong một vòng lặp, mà là trong một đường dẫn được định hướng duy nhất.Điều này khác với một mạng lưới thần kinh tái phát, nơi thông tin có thể di chuyển cả về phía trước và lùi trên toàn hệ thống.Một mạng lưới thần kinh cho ăn có lẽ là loại mạng thần kinh phổ biến nhất, vì nó là một trong những mạng lưới dễ hiểu và cấu hình nhất.Những loại mạng thần kinh này được sử dụng trong khai thác dữ liệu và các lĩnh vực nghiên cứu khác, nơi cần có hành vi dự đoán.Mạng lưới thần kinh là một mạng lưới trí tuệ nhân tạo được thiết kế để bắt chước một cách lỏng lẻo các quá trình suy nghĩ của bộ não con người.Bằng cách cung cấp các chuỗi dữ liệu vào mạng, máy tính có cơ hội tìm hiểu các mẫu chảy qua nó, cho phép nó xác định chính xác câu trả lời và cung cấp phân tích xu hướng.Chúng được sử dụng trong các nhiệm vụ trong đó cần có một mức độ học tập và nhận dạng mẫu nhất định, chẳng hạn như trong các hoạt động khai thác dữ liệu.Khai thác dữ liệu chỉ đơn giản là phân tích các xu hướng từ một tập hợp thông tin, chẳng hạn như phân tích xu hướng mua hàng của người tiêu dùng và tiến triển thị trường chứng khoán.

Thông tin đi qua mạng lưới thần kinh cấp liệu đi vào lớp đầu vào, đi qua lớp ẩn và xuất hiện từ lớp bên ngoài của mạng, cung cấp cho người dùng cuối câu trả lời cho truy vấn của họ.Một lớp đầu vào chỉ đơn giản là nơi người dùng nhập dữ liệu thô hoặc tham số của thông tin.Thịt của giao dịch diễn ra trong lớp ẩn, nơi máy tính rơi trở lại khi trải nghiệm xử lý dữ liệu tương tự để tạo ra một câu trả lời ước tính.Thông tin được chuyển qua lớp đầu ra, trong đó câu trả lời được cung cấp lại cho người dùng cuối.Một mạng lưới thần kinh thức ăn thường trở nên hiệu quả hơn khi người dùng cuối cung cấp cho nó ngày càng nhiều dữ liệu thử nghiệm.Giống như tính toán trung bình, một kết quả chính xác hơn sẽ đạt được từ việc sử dụng nhiều sự kiện thử nghiệm.Ví dụ, xác suất lăn 1 trên một cái chết sáu mặt là 16.667 phần trăm;Nhưng sẽ mất hàng trăm hoặc hàng ngàn mô phỏng trước khi trung bình được tính toán được xác nhận thông qua việc sử dụng dữ liệu trong thế giới thực.Mạng lưới thần kinh Feedforward là như nhau;Phản ứng của họ sẽ trở nên chính xác hơn với thời gian và kinh nghiệm.