![cover image](https://wikiwandv2-19431.kxcdn.com/_next/image?url=https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/4/46/Colored_neural_network.svg/langzh-yue-640px-Colored_neural_network.svg.png&w=640&q=50)
前饋神經網絡
From Wikipedia, the free encyclopedia
input
)同一浸輸出層(output
),亦可能有一浸隱藏層(hidden
)[註 1]。每一粒神經細胞都有條噉嘅式[3][4]:
;(啟動函數)
![Thumb image](http://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/thumb/4/46/Colored_neural_network.svg/300px-Colored_neural_network.svg.png)
喺呢條式當中, 代表嗰粒神經細胞嘅啟動程度,
代表前一排嘅神經細胞當中第
粒嘅啟動程度,而
就係其他神經細胞當中第
粒嘅權重(指嗰粒神經細胞有幾影響到
)。
當中唔包括任何前排以外嘅細胞,令成個網絡嘅訊號只會以一個方向傳遞-呢一點令前饋神經網絡好唔似生物神經網絡,亦都係前饋網絡同遞迴神經網絡(RNN)嘅主要差異[5]。
雖然係噉,事實說明咗前饋神經網絡能夠輕易處理非連串性(non-sequential;一串文字就有連串性-前面嘅資訊會影響後面嘅資訊嘅意思)而且唔視乎時間(一個視乎時間嘅數據帶嘅資訊會受時間影響,)嘅數據[6],例如有遊戲 AI 方面嘅研究者試過成功噉訓練一部多層感知機(睇下面)玩食鬼[7]。所以就算到咗廿一世紀,前饋神經網絡都仲有人用[8][9]。