順伝播型ニューラルネットワーク
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2022/03/23 09:35 UTC 版)
「ニューラルネットワーク」の記事における「順伝播型ニューラルネットワーク」の解説
順伝播型ニューラルネットワーク（英語版）（フィードフォワードニューラルネットワーク、英: Feed-forward Neural Network; FFN, FFNN）は内部に循環を持たないニューラルネットワークの総称・クラスである。 ニューラルネットワークではしばしば層（レイヤ）の概念を取り入れる。FFNでは入力レイヤ→中間レイヤ→出力レイヤというように単一方向/順方向へのみ信号が伝播する。これは回帰型ニューラルネットワークと対比される。層間の結合様式により様々なニューラルネットワークが存在するが、結合様式に関わらず回帰結合を持たないものはすべてFFNに属する。以下はFFNの一例である。 単純パーセプトロン: 1-layer 層間全結合ネットワーク 多層パーセプトロン: N-layer 層間全結合ネットワーク 畳み込みニューラルネットワーク: N-layer 層間局所結合ネットワーク（c.f. recurrent CNN; RCNN）
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