什么是前馈神经网络？ -技术百科的定义

定义-前馈神经网络是什么意思？

前馈神经网络是早期人工神经网络的一种特殊类型，以其设计简单而著称。 前馈神经网络具有输入层，隐藏层和输出层。 信息始终沿一个方向传播-从输入层到输出层-永远不会向后传播。

Techopedia解释了前馈神经网络

作为神经网络设计的主要示例的前馈神经网络具有有限的体系结构。 信号从输入层到其他层。 前馈设计的一些示例甚至更简单。 例如，单层感知器模型只有一层，前馈信号从一层移到单个节点。 具有更多层的多层感知器模型也可以进行前馈。

自科学家设计出第一个人工神经网络以来，技术世界在构建更复杂的模型方面取得了各种进展。 有循环神经网络和其他包含循环或循环的设计。 有些模型涉及反向传播，其中机器学习系统实质上是通过将数据发送回系统来进行优化的。 前馈神经网络不涉及任何此类设计，因此它是一种独特的系统，非常适合首次学习这些设计。