| http://dbpedia.org/ontology/abstract
|
순방향 신경망(順方向神經網, feedforward neural network)은 노드 간의 연결이 순환을 형성하지 "않는" 인공 신경망이다. 즉, 이는 순환 신경망과 차이가 있다. 순방향 신경망은 고안된 인공 신경망의 최초의 가장 단순한 형태였다. 이러한 네트워크에서 정보는 입력 노드로부터 출력 노드 방향으로 한 방향, 전방향으로만 움직이며, 숨겨진 노드가 있는 경우 이를 경유한다. 네트워크 안에서 순환이나 루프는 존재하지 않는다.
, A feedforward neural network (FNN) is an a … A feedforward neural network (FNN) is an artificial neural network wherein connections between the nodes do not form a cycle. As such, it is different from its descendant: recurrent neural networks. The feedforward neural network was the first and simplest type of artificial neural network devised. In this network, the information moves in only one direction—forward—from the input nodes, through the hidden nodes (if any) and to the output nodes. There are no cycles or loops in the network.ere are no cycles or loops in the network.
, Una xarxa neuronal directa (acrònim anglès … Una xarxa neuronal directa (acrònim anglès FNN de feedforward neuronal network), és una classe de circuit neuronal artificial on les connexions entre els estats no presenten cap cicle recurrent o de realimentació (vegeu Fig.1), contràriament a les xarxes neuronals recurrents.riament a les xarxes neuronals recurrents.
, Una red neuronal prealimentada (feed-forwa … Una red neuronal prealimentada (feed-forward en inglés) es una red neuronal artificial donde las conexiones entre las unidades no forman un ciclo. Estas son diferentes de las redes neuronales recurrentes. La red neuronal prealimentada fue la primera y más sencilla forma de red neuronal artificial ideada. En esta red, la información se mueve en una única dirección: adelante. De los nodos de entrada, a través de los nodos escondidos (si los hay) hacia los nodos de salida. No hay ningún ciclo o bucle en estas redes.o hay ningún ciclo o bucle en estas redes.
, Нейронная сеть с прямой связью — искусстве … Нейронная сеть с прямой связью — искусственная нейронная сеть, в которой соединения между узлами не образуют цикл. Такая сеть отличается от рекуррентной нейронной сети. Нейронная сеть с прямой связью была первым и самым простым типом искусственной нейронной сети. В этой сети информация перемещается только в одном направлении вперед от входных узлов, через скрытые узлы (если они есть) и к выходным узлам. В сети нет циклов или петель обратных связей.ети нет циклов или петель обратных связей.
, Un réseau de neurones à propagation avant, … Un réseau de neurones à propagation avant, en anglais feedforward neural network, est un réseau de neurones artificiels acyclique, se distinguant ainsi des réseaux de neurones récurrents. Le plus connu est le perceptron multicouche qui est une extension du premier réseau de neurones artificiel, le perceptron inventé en 1957 par Frank Rosenblatt. Le réseau de neurones à propagation avant est le premier type de réseau neuronal artificiel conçu. C'est aussi le plus simple. Dans ce réseau, l'information ne se déplace que dans une seule direction, vers l'avant, à partir des nœuds d'entrée, en passant par les couches cachées (le cas échéant) et vers les noeuds de sortie. Il n'y a pas de cycles ou de boucles dans le réseau.as de cycles ou de boucles dans le réseau.
, Нейронна мережа прямого поширення, нейроме … 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 . 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.в, функцією активації та методом навчання.
, Una rete neurale feed-forward ("rete neura … Una rete neurale feed-forward ("rete neurale con flusso in avanti") è una rete neurale artificiale dove le connessioni tra i nodi non formano cicli, differenziandosi dalle reti neurali ricorrenti. Questo tipo di rete neurale fu la prima e più semplice tra quelle messe a punto. In questa rete neurale le informazioni si muovono solo in una direzione, avanti, rispetto a nodi d'ingresso, attraverso nodi nascosti (se esistenti) fino ai nodi d'uscita. Nella rete non ci sono cicli. Le reti feed-forward non hanno memoria degli input avvenuti a tempi precedenti, per cui l'output è determinato solamente dall'attuale input. determinato solamente dall'attuale input.
, 前馈神经网络（英文：Feedforward Neural Network），為人工智能領域中，最早发明的簡單人工神经网络类型。在它内部，参数从输入层向输出层单向传播。有異於循环神经网络，它的内部不会构成有向环。
, Jednokierunkowa sieć neuronowa – sieć neur … Jednokierunkowa sieć neuronowa – sieć neuronowa w której przepływ sygnałów odbywa się wyłącznie w kierunku od wejścia (poprzez ewentualne warstwy ukryte) do wyjścia. Wykluczony jest przepływ sygnałów w drugą stronę, co powoduje, że sieci tego typu są przeciwstawiane sieciom rekurencyjnym. Sieci spełniające wyżej podany warunek nazywane są sieciami jednokierunkowymi albo sieciami typu feedforward. Sam przepływ sygnałów w jednym kierunku (od wejścia do wyjścia) nie przesądza jeszcze o rodzaju sieci i zasadzie jej działania, gdyż wśród jednokierunkowych sieci neuronowych wyróżnić można między innymi wielowarstwowe perceptrony (sieci MLP), sieci radialne (RBF), sieci uogólnionej regresji (GRNN), probabilistyczne sieci neuronowe (PNN) i inne. W praktyce autorzy najczęściej utożsamiają nazwę sieci jednokierunkowej z siecią typu MLP. sieci jednokierunkowej z siecią typu MLP.
|
| http://dbpedia.org/ontology/thumbnail
|
http://commons.wikimedia.org/wiki/Special:FilePath/Feed_forward_neural_net.gif?width=300 +
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageExternalLink
|
http://media.wiley.com/product_data/excerpt/19/04713491/0471349119.pdf +
, https://web.archive.org/web/20090923121811/http:/wiki.syncleus.com/index.php/DANN%3ABackprop_Feedforward_Neural_Network +
, https://web.archive.org/web/20090507210502/http:/www.emilstefanov.net/Projects/NeuralNetworks.aspx +
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageID
|
1706332
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageLength
|
11488
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageRevisionID
|
1123211865
|
| http://dbpedia.org/ontology/wikiPageWikiLink
|
http://dbpedia.org/resource/Recurrent_neural_network +
, http://dbpedia.org/resource/Monograph +
, http://dbpedia.org/resource/Statistical_model +
, http://dbpedia.org/resource/Walter_Pitts +
, http://dbpedia.org/resource/Early_stopping +
, http://dbpedia.org/resource/Chain_rule +
, http://dbpedia.org/resource/Category:Neural_network_architectures +
, http://dbpedia.org/resource/Computational_learning_theory +
, http://dbpedia.org/resource/Gradient_descent +
, http://dbpedia.org/resource/Vanishing_gradient_problem +
, http://dbpedia.org/resource/Logistic_function +
, http://dbpedia.org/resource/Logistic_regression +
, http://dbpedia.org/resource/Overfitting +
, http://dbpedia.org/resource/Backpropagation +
, http://dbpedia.org/resource/Radial_basis_function_network +
, http://dbpedia.org/resource/Perceptron +
, http://dbpedia.org/resource/Heuristic +
, http://dbpedia.org/resource/Optimization_%28mathematics%29 +
, http://dbpedia.org/resource/Directed_acyclic_graph +
, http://dbpedia.org/resource/Wolfgang_Maass +
, http://dbpedia.org/resource/Convolutional_neural_network +
, http://dbpedia.org/resource/File:XOR_perceptron_net.png +
, http://dbpedia.org/resource/Harald_Burgsteiner +
, http://dbpedia.org/resource/File:Feed_forward_neural_net.gif +
, http://dbpedia.org/resource/Exclusive_or +
, http://dbpedia.org/resource/Back-propagation +
, http://dbpedia.org/resource/Universal_approximation_theorem +
, http://dbpedia.org/resource/Linearly_separable +
, http://dbpedia.org/resource/Local_minimum +
, http://dbpedia.org/resource/Sigmoid_function +
, http://dbpedia.org/resource/Rprop +
, http://dbpedia.org/resource/Feed_forward_%28control%29 +
, http://dbpedia.org/resource/Artificial_neurons +
, http://dbpedia.org/resource/Artificial_neural_network +
, http://dbpedia.org/resource/Machine_learning +
, http://dbpedia.org/resource/Delta_rule +
, http://dbpedia.org/resource/Hopfield_network +
, http://dbpedia.org/resource/Step_function +
, http://dbpedia.org/resource/Modular_arithmetic +
, http://dbpedia.org/resource/Seymour_Papert +
, http://dbpedia.org/resource/Warren_McCulloch +
, http://dbpedia.org/resource/Neural_network +
, http://dbpedia.org/resource/Marvin_Minsky +
, http://dbpedia.org/resource/Activation_function +
, http://dbpedia.org/resource/Sigma +
, http://dbpedia.org/resource/Perceptrons_%28book%29 +
|
| http://dbpedia.org/property/wikiPageUsesTemplate
|
http://dbpedia.org/resource/Template:More_citations_needed +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Main +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Short_description +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Reflist +
, http://dbpedia.org/resource/Template:Differentiable_computing +
|
| http://purl.org/dc/terms/subject
|
http://dbpedia.org/resource/Category:Neural_network_architectures +
|
| http://purl.org/linguistics/gold/hypernym
|
http://dbpedia.org/resource/Network +
|
| http://www.w3.org/ns/prov#wasDerivedFrom
|
http://en.wikipedia.org/wiki/Feedforward_neural_network?oldid=1123211865&ns=0 +
|
| http://xmlns.com/foaf/0.1/depiction
|
http://commons.wikimedia.org/wiki/Special:FilePath/XOR_perceptron_net.png +
, http://commons.wikimedia.org/wiki/Special:FilePath/Feed_forward_neural_net.gif +
|
| http://xmlns.com/foaf/0.1/isPrimaryTopicOf
|
http://en.wikipedia.org/wiki/Feedforward_neural_network +
|
| owl:sameAs |
http://ko.dbpedia.org/resource/%EC%88%9C%EB%B0%A9%ED%96%A5_%EC%8B%A0%EA%B2%BD%EB%A7%9D +
, http://ca.dbpedia.org/resource/Xarxa_neuronal_directa +
, http://pl.dbpedia.org/resource/Jednokierunkowa_sie%C4%87_neuronowa +
, http://fa.dbpedia.org/resource/%D8%B4%D8%A8%DA%A9%D9%87_%D8%B9%D8%B5%D8%A8%DB%8C_%D9%BE%DB%8C%D8%B4%D8%AE%D9%88%D8%B1 +
, http://es.dbpedia.org/resource/Red_neuronal_prealimentada +
, http://zh.dbpedia.org/resource/%E5%89%8D%E9%A6%88%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C +
, http://it.dbpedia.org/resource/Rete_neurale_feed-forward +
, http://fr.dbpedia.org/resource/R%C3%A9seau_de_neurones_%C3%A0_propagation_avant +
, http://rdf.freebase.com/ns/m.05pyht +
, http://dbpedia.org/resource/Feedforward_neural_network +
, http://he.dbpedia.org/resource/%D7%A8%D7%A9%D7%AA_%D7%96%D7%A8%D7%99%D7%9E%D7%94_%D7%A7%D7%93%D7%99%D7%9E%D7%94 +
, http://www.wikidata.org/entity/Q5441227 +
, http://uk.dbpedia.org/resource/%D0%9D%D0%B5%D0%B9%D1%80%D0%BE%D0%BD%D0%BD%D0%B0_%D0%BC%D0%B5%D1%80%D0%B5%D0%B6%D0%B0_%D0%BF%D1%80%D1%8F%D0%BC%D0%BE%D0%B3%D0%BE_%D0%BF%D0%BE%D1%88%D0%B8%D1%80%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8F +
, http://ru.dbpedia.org/resource/%D0%9D%D0%B5%D0%B9%D1%80%D0%BE%D0%BD%D0%BD%D0%B0%D1%8F_%D1%81%D0%B5%D1%82%D1%8C_%D1%81_%D0%BF%D1%80%D1%8F%D0%BC%D0%BE%D0%B9_%D1%81%D0%B2%D1%8F%D0%B7%D1%8C%D1%8E +
, https://global.dbpedia.org/id/4jcrZ +
, http://yago-knowledge.org/resource/Feedforward_neural_network +
, http://vi.dbpedia.org/resource/M%E1%BA%A1ng_th%E1%BA%A7n_kinh_truy%E1%BB%81n_th%E1%BA%B3ng +
|
| rdf:type |
http://dbpedia.org/class/yago/Abstraction100002137 +
, http://dbpedia.org/class/yago/ComputerArchitecture106725249 +
, http://dbpedia.org/class/yago/WikicatArtificialNeuralNetworks +
, http://dbpedia.org/class/yago/NeuralNetwork106725467 +
, http://dbpedia.org/class/yago/Communication100033020 +
, http://dbpedia.org/class/yago/Description106724763 +
, http://dbpedia.org/class/yago/Statement106722453 +
, http://dbpedia.org/class/yago/Message106598915 +
, http://dbpedia.org/class/yago/Specification106725067 +
, http://dbpedia.org/ontology/Broadcaster +
|
| rdfs:comment |
Jednokierunkowa sieć neuronowa – sieć neur … Jednokierunkowa sieć neuronowa – sieć neuronowa w której przepływ sygnałów odbywa się wyłącznie w kierunku od wejścia (poprzez ewentualne warstwy ukryte) do wyjścia. Wykluczony jest przepływ sygnałów w drugą stronę, co powoduje, że sieci tego typu są przeciwstawiane sieciom rekurencyjnym. W praktyce autorzy najczęściej utożsamiają nazwę sieci jednokierunkowej z siecią typu MLP. sieci jednokierunkowej z siecią typu MLP.
, Una xarxa neuronal directa (acrònim anglès … Una xarxa neuronal directa (acrònim anglès FNN de feedforward neuronal network), és una classe de circuit neuronal artificial on les connexions entre els estats no presenten cap cicle recurrent o de realimentació (vegeu Fig.1), contràriament a les xarxes neuronals recurrents.riament a les xarxes neuronals recurrents.
, 前馈神经网络（英文：Feedforward Neural Network），為人工智能領域中，最早发明的簡單人工神经网络类型。在它内部，参数从输入层向输出层单向传播。有異於循环神经网络，它的内部不会构成有向环。
, A feedforward neural network (FNN) is an a … A feedforward neural network (FNN) is an artificial neural network wherein connections between the nodes do not form a cycle. As such, it is different from its descendant: recurrent neural networks. The feedforward neural network was the first and simplest type of artificial neural network devised. In this network, the information moves in only one direction—forward—from the input nodes, through the hidden nodes (if any) and to the output nodes. There are no cycles or loops in the network.ere are no cycles or loops in the network.
, Нейронна мережа прямого поширення, нейроме … 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 . Власне, між різними видами перцептронів спільне одне — вони усі є нейромережами з спільне одне — вони усі є нейромережами з
, Нейронная сеть с прямой связью — искусстве … Нейронная сеть с прямой связью — искусственная нейронная сеть, в которой соединения между узлами не образуют цикл. Такая сеть отличается от рекуррентной нейронной сети. Нейронная сеть с прямой связью была первым и самым простым типом искусственной нейронной сети. В этой сети информация перемещается только в одном направлении вперед от входных узлов, через скрытые узлы (если они есть) и к выходным узлам. В сети нет циклов или петель обратных связей.ети нет циклов или петель обратных связей.
, Un réseau de neurones à propagation avant, … Un réseau de neurones à propagation avant, en anglais feedforward neural network, est un réseau de neurones artificiels acyclique, se distinguant ainsi des réseaux de neurones récurrents. Le plus connu est le perceptron multicouche qui est une extension du premier réseau de neurones artificiel, le perceptron inventé en 1957 par Frank Rosenblatt.tron inventé en 1957 par Frank Rosenblatt.
, Una red neuronal prealimentada (feed-forwa … Una red neuronal prealimentada (feed-forward en inglés) es una red neuronal artificial donde las conexiones entre las unidades no forman un ciclo. Estas son diferentes de las redes neuronales recurrentes. La red neuronal prealimentada fue la primera y más sencilla forma de red neuronal artificial ideada. En esta red, la información se mueve en una única dirección: adelante. De los nodos de entrada, a través de los nodos escondidos (si los hay) hacia los nodos de salida. No hay ningún ciclo o bucle en estas redes.o hay ningún ciclo o bucle en estas redes.
, 순방향 신경망(順方向神經網, feedforward neural network)은 노드 간의 연결이 순환을 형성하지 "않는" 인공 신경망이다. 즉, 이는 순환 신경망과 차이가 있다. 순방향 신경망은 고안된 인공 신경망의 최초의 가장 단순한 형태였다. 이러한 네트워크에서 정보는 입력 노드로부터 출력 노드 방향으로 한 방향, 전방향으로만 움직이며, 숨겨진 노드가 있는 경우 이를 경유한다. 네트워크 안에서 순환이나 루프는 존재하지 않는다.
, Una rete neurale feed-forward ("rete neura … Una rete neurale feed-forward ("rete neurale con flusso in avanti") è una rete neurale artificiale dove le connessioni tra i nodi non formano cicli, differenziandosi dalle reti neurali ricorrenti. Questo tipo di rete neurale fu la prima e più semplice tra quelle messe a punto. In questa rete neurale le informazioni si muovono solo in una direzione, avanti, rispetto a nodi d'ingresso, attraverso nodi nascosti (se esistenti) fino ai nodi d'uscita. Nella rete non ci sono cicli. Le reti feed-forward non hanno memoria degli input avvenuti a tempi precedenti, per cui l'output è determinato solamente dall'attuale input. determinato solamente dall'attuale input.
|
| rdfs:label |
Jednokierunkowa sieć neuronowa
, Нейронная сеть с прямой связью
, Нейронна мережа прямого поширення
, Red neuronal prealimentada
, Réseau de neurones à propagation avant
, Feedforward neural network
, 前馈神经网络
, 순방향 신경망
, Rete neurale feed-forward
, Xarxa neuronal directa
|
