前馈神经网络(Feedforward neural network | FNN)

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前馈神经网络是一种最简单的神经网络,各神经元分层排列。每个神经元只与前一层的神经元相连。接收前一层的输出,并输出给下一层.各层间没有反馈。是目前应用最广泛、发展最迅速的人工神经网络之一。研究从20世纪60年代开始,目前理论研究和实际应用达到了很高的水平。

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前馈神经网络是一种人工神经网络,其中,所述节点之间的连接就不能形成循环。[1]因此,它与递归神经网络不同。

前馈神经网络是第一种也是最简单的人工神经网络设计。在该网络中,信息仅在一个方向上移动,从输入节点向前移动,通过隐藏节点(如果有的话)移动到输出节点。网络中没有循环或循环。

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