Нейронна мережа прямого поширення

Нейронна мережа прямого поширення, нейромережа прямого розповсюдження (англ. Feedforward neural network) — вид нейронної мережі, в якій сигнали поширюються в одному напрямку, починаючи від вхідного шару нейронів, через приховані шари до вихідного шару і на вихідних нейронах отримується результат опрацювання сигналу. В мережах такого виду немає зворотніх зв’язків. Протилежним видом нейронних мереж із зворотніми зв’язками є рекурентні нейронні мережі. Прикладом нейронної мережі прямого поширення є перцептрон Розенблатта, від якого і беруть свій початок нейромережі прямого розповсюдження. В літературі часто термін перцептрон, багатошаровий перцептрон та нейромережа прямого поширення застосовуються синонімічно [1]. Власне, між різними видами перцептронів спільне одне — вони усі є нейромережами з прямим поширенням сигналу, різняться в основному кількістю шарів, функцією активації та методом навчання.

Частина з циклу
Машинне навчання та добування даних
Задачі класифікація кластерування регресія виявляння аномалій очищування даних АвтоМН асоціативні правила навчання з підкріпленням структурове передбачування конструювання ознак навчання ознак інтерактивне навчання напівавтоматичне навчання спонтанне навчання навчання ранжуванню виведення граматик
Кероване навчання (класифікація • регресія) ансамблі випадковий ліс натяжкове агрегування підсилювання дерева рішень доречно-векторна машина k-НС лінійна регресія логістична регресія наївне баєсове опорно-векторна машина штучні нейронні мережі перцептрон
Кластерування BIRCH CURE ієрархічне k-середніх очікування-максимізація DBSCAN OPTICS зсув середнього
Знижування розмірності факторний аналіз метод незалежних компонент канонічна кореляція лінійний розділювальний аналіз метод головних компонент власний узагальнений розклад розклад невід'ємних матриць t-розподілене вкладення стохастичної близькості
Структурове передбачування графові моделі баєсова мережа прихована марковська модель умовне випадкове поле
Виявляння аномалій k-НС коефіцієнт локального відхилення
Штучна нейронна мережа автокодувальник когнітивні обчислення глибинне навчання DeepDream багатошаровий перцептрон рекурентна нейронна мережа ДКЧП ВРВ МВС обмежена машина Больцмана ГЗМ самоорганізаційне відображення згорткова нейронна мережа U-Net трансформер спайкова нейронна мережа мемтранзистор Електрохімічна ПДД (ECRAM)
Навчання з підкріпленням Q-навчання SARSA метод часових різниць
Теорія Компроміс зсуву та дисперсії ймовірносно приблизно коректне навчання мінімізація емпіричного ризику оккамове навчання статистичне навчання теорія Вапника — Червоненкіса теорія обчислювального навчання
Місця машинного навчання NeurIPS ICML ML JMLR ArXiv:cs.LG
Пов'язані статті глосарій штучного інтелекту список наборів даних для досліджень з машинного навчання перелік понять машинного навчання