Red neuronal feedforward

Definición: ¿Qué significa Feedforward Neural Network?

La red neuronal feedforward es un tipo específico de red neuronal artificial temprana conocida por su simplicidad de diseño. La red neuronal feedforward tiene una capa de entrada, capas ocultas y una capa de salida. La información siempre viaja en una dirección, desde la capa de entrada a la capa de salida, y nunca retrocede.

Techinfo explica la red neuronal Feedforward

La red neuronal feedforward, como ejemplo principal de diseño de redes neuronales, tiene una arquitectura limitada. Las señales van de una capa de entrada a capas adicionales. Algunos ejemplos de diseños feedforward son incluso más simples. Por ejemplo, un modelo de perceptrón de una sola capa tiene solo una capa, con una señal de avance que se mueve de una capa a un nodo individual. Los modelos de perceptrón multicapa, con más capas, también son de retroalimentación.

En los días transcurridos desde que los científicos idearon las primeras redes neuronales artificiales, el mundo de la tecnología ha realizado todo tipo de avances en la construcción de modelos más sofisticados. Existen redes neuronales recurrentes y otros diseños que contienen bucles o ciclos. Hay modelos que involucran retropropagación, donde el sistema de aprendizaje automático esencialmente optimiza enviando datos a través de un sistema. La red neuronal feedforward no implica nada de este tipo de diseño, por lo que es un tipo de sistema único que es bueno para aprender estos diseños por primera vez.