Red de alimentación directa

term_id: feed_forward_network

Category: basic_concepts

Definition

Las Redes de Alimentación Directa (FFN), también conocidas como Perceptrones Multicapa (MLP), procesan los datos secuencialmente a través de capas de neuronas desde la entrada hasta la salida, sin bucles de retroalimentación. Cada neurona recibe entradas

Summary

Una clase de red neuronal artificial donde las conexiones entre nodos no forman ciclos, propagando la información en una sola dirección.

Key Concepts

  • Sin ciclos
  • Capas (Entrada, Oculta, Salida)
  • Funciones de activación
  • Sumas ponderadas

Use Cases

  • Tareas simples de regresión
  • Problemas de clasificación con datos tabulares
  • Bloques de construcción para arquitecturas más profundas

Code Example

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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

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