Contenu
- Définition - Que signifie réseau neuronal Feedforward?
- Introduction à Microsoft Azure et au nuage Microsoft | Tout au long de ce guide, vous apprendrez ce qu'est le cloud computing et comment Microsoft Azure peut vous aider à migrer et à exploiter votre entreprise à partir du cloud.
- Techopedia explique son réseau de neurones Feedforward
Définition - Que signifie réseau neuronal Feedforward?
Le réseau de neurones à action directe est un type spécifique de réseau de neurones artificiel précoce connu pour sa simplicité de conception. Le réseau neuronal à action directe comporte une couche d'entrée, des couches cachées et une couche de sortie. Les informations voyagent toujours dans une direction - de la couche d'entrée à la couche de sortie - et ne vont jamais en arrière.
Introduction à Microsoft Azure et au nuage Microsoft | Tout au long de ce guide, vous apprendrez ce qu'est le cloud computing et comment Microsoft Azure peut vous aider à migrer et à exploiter votre entreprise à partir du cloud.
Techopedia explique son réseau de neurones Feedforward
Le réseau neuronal à action directe, en tant qu'exemple principal de la conception d'un réseau neuronal, a une architecture limitée. Les signaux passent d'un calque d'entrée à des calques supplémentaires. Certains exemples de conceptions directes sont encore plus simples. Par exemple, un modèle de perceptron à couche unique ne comporte qu'une couche, avec un signal de transmission directe se déplaçant d'une couche à un noeud individuel. Les modèles de perceptron multi-couches, avec plus de couches, sont également des informations anticipées.
Depuis que les scientifiques ont mis au point les premiers réseaux de neurones artificiels, le monde technologique a fait toutes sortes de progrès dans la construction de modèles plus sophistiqués. Il existe des réseaux de neurones récurrents et d'autres conceptions contenant des boucles ou des cycles. Il existe des modèles impliquant la rétropropagation, dans lesquels le système d'apprentissage automatique optimise essentiellement en intégrant les données dans un système. Le réseau de neurones à anticipation ne fait appel à aucun type de conception de ce type. Il s’agit donc d’un type de système unique qui permet d’apprendre ces conceptions pour la première fois.