Nilalaman
- Kahulugan - Ano ang ibig sabihin ng Feedforward Neural Network?
- Isang Panimula sa Microsoft Azure at ang Microsoft Cloud | Sa buong gabay na ito, malalaman mo kung ano ang lahat ng cloud computing at kung paano makakatulong ang Microsoft Azure sa iyo upang lumipat at patakbuhin ang iyong negosyo mula sa ulap.
- Ipinapaliwanag ng Techopedia ang Feedforward Neural Network
Kahulugan - Ano ang ibig sabihin ng Feedforward Neural Network?
Ang network ng feed ng neural ay isang tiyak na uri ng maagang artipisyal na neural network na kilala sa pagiging simple ng disenyo. Ang network ng neural ng feedforward ay may isang layer ng input, nakatagong mga layer at isang output layer. Ang impormasyon ay palaging naglalakbay sa isang direksyon - mula sa input layer hanggang sa output layer - at hindi kailanman pababalik.
Isang Panimula sa Microsoft Azure at ang Microsoft Cloud | Sa buong gabay na ito, malalaman mo kung ano ang lahat ng cloud computing at kung paano makakatulong ang Microsoft Azure sa iyo upang lumipat at patakbuhin ang iyong negosyo mula sa ulap.
Ipinapaliwanag ng Techopedia ang Feedforward Neural Network
Ang feedforward neural network, bilang isang pangunahing halimbawa ng disenyo ng neural network, ay may isang limitadong arkitektura. Ang mga signal ay papunta mula sa isang layer ng input patungo sa karagdagang mga layer. Ang ilang mga halimbawa ng mga disenyo ng feedforward ay mas simple. Halimbawa, ang isang solong-layer na modelo ng perceptron ay may isang layer lamang, na may signal ng feedforward na lumipat mula sa isang layer sa isang indibidwal na node. Ang mga modelo ng multi-layer perceptron, na may higit pang mga layer, ay din feedforward.
Sa mga araw mula nang nilikha ng mga siyentipiko ang unang artipisyal na neural network, ang mundo ng teknolohiya ay gumawa ng lahat ng mga uri ng pag-unlad sa pagbuo ng mas sopistikadong mga modelo. May mga paulit-ulit na neural network at iba pang disenyo na naglalaman ng mga loop o siklo. Mayroong mga modelo na nagsasangkot ng backpropagation, kung saan ang sistema ng pag-aaral ng machine ay mahalagang-optimize sa pamamagitan ng pagpasok ng data sa pamamagitan ng isang system. Ang network ng neural ng feedforward ay hindi kasangkot sa anumang uri ng disenyo na ito, at sa gayon ito ay isang natatanging uri ng system na mabuti para sa pag-aaral ng mga larawang ito sa unang pagkakataon.