الشبكة ذات التغذية الأمامية

term_id: feed_forward_network

Category: basic_concepts

Definition

تعالج شبكات التغذية الأمامية (FFN)، المعروفة أيضاً باسم آلات متعدد الطبقات (MLPs)، البيانات تسلسلياً عبر طبقات من الخلايا العصبية من الإدخال إلى الإخراج دون حلقات تغذية راجعة. تتلقى كل خلية مدخلات، تطبق أوزاناً ودالة تنشيط، وتنقل النتيجة إلى الطبقة التالية، مما يشكل أساس العديد من المعماريات الحديثة.

Summary

فئة من الشبكات العصبية الاصطناعية حيث لا تشكل الاتصالات بين العقد دورات، مما ينشر المعلومات في اتجاه واحد.

Key Concepts

  • عدم وجود دورات
  • الطبقات (إدخال، مخفي، إخراج)
  • دوال التنشيط
  • المجاميع المرجحة

Use Cases

  • مهام الانحدار البسيطة
  • مشاكل التصنيف مع البيانات الجدولية
  • وحدات بناء للبنى الأعمق

Code Example

 1
 2
 3
 4
 5
 6
 7
 8
 9
10
11
12
13
14

import torch.nn as nn

class SimpleFFN(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(SimpleFFN, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, output_size)

    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

Related