피드포워드신경망1 [인공지능] 피드 포워드 신경망(Feed-Forward Neural Network, FFNN)의 개념 피드 포워드 신경망(Feed-Forward Neural Network, FFNN)의 개념피드 포워드 신경망(FFNN)은 인공신경망의 가장 기본적인 구조로, 데이터가 입력층에서 시작하여 은닉층을 거쳐 출력층까지 일방향으로(즉, "피드 포워드") 전달되는 구조를 가지고 있습니다. 여기서 데이터는 되돌아오지 않으며, 오직 한 방향으로만 흐릅니다. 이러한 구조는 순전파(Forward Propagation)를 통해 입력 데이터를 출력값으로 변환하는 과정을 단순화하며, 주로 회귀와 분류 문제에 많이 활용됩니다.피드 포워드 신경망의 구조입력층(Input Layer):입력 데이터를 받아들이는 첫 번째 층으로, 문제에 필요한 데이터 특징(feature) 수에 따라 뉴런이 배치됩니다.은닉층(Hidden Layers):입력.. 2024. 11. 16. 이전 1 다음
