什么是前馈神经网络(Feedforward Neural Network)？

前向神经网络是一种神经网络，其中单元连接不是在一个回路中移动，而是在一个有向路径中移动。这与递归神经网络不同，其中信息可以在整个系统中向前和向后移动。前馈神经网络可能是最常见的神经网络类型，因为它是最容易理解...

前向神经网络是一种神经网络，其中单元连接不是在一个回路中移动，而是在一个有向路径中移动。这与递归神经网络不同，其中信息可以在整个系统中向前和向后移动。前馈神经网络可能是最常见的神经网络类型，因为它是最容易理解和配置的。这类神经网络用于数据挖掘和其他需要预测行为的研究领域。前馈神经网络用于数据挖掘和其他研究预测行为的应用。神经网络是一种人工智能设计用来松散地模仿人脑“思考”过程的网络。通过向网络输入数据串，计算机有机会“学习”流经它的模式，使it能够正确识别答案并提供趋势分析。它们用于需要一定程度学习和模式识别的任务中，例如在数据挖掘操作期间。数据挖掘只是从信息集合中分析趋势，例如对消费者购买趋势和股票市场进展的分析。通过前向神经网络传递的信息进入输入层，穿过隐藏层，然后从网络的外层出现，为最终用户提供查询的答案。输入层就是用户输入信息的原始数据或参数。事务的核心发生在隐藏层，计算机依靠其处理类似数据的“经验”来产生估计的答复。信息通过输出层，在输出层向最终用户提供答案当最终用户提供越来越多的实验数据时，前向神经网络通常变得更有效。就像计算平均值一样，使用大量的测试事件可以得到更准确的结果。例如，在六面模具上滚动“1”的概率为16.667%；但是，在使用真实世界的数据来确认计算出的平均值之前，还需要数百或数千次的模拟。前馈神经网络也是一样的，它们的响应将随着时间和经验的增加而变得更加精确

发表于 2020-08-07 10:40
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分类：电脑网络

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