フィードフォワードネットワーク

term_id: feed_forward_network

Category: basic_concepts

Definition

マルチレイヤーパーセプトロン（MLP）とも呼ばれるフィードフォワードネットワーク（FFN）は、フィードバックループなしに入力から出力に向かって層状のニューロンを順次通過してデータを処理します。各ニューロンは入力を受け取り、重み付けされた和と活性化関数を経て次の層へ信号を送ります。

Summary

ノード間の接続にサイクルを形成せず、情報を一方向に伝播させる人工ニューラルネットワークのクラス。

Key Concepts

  • サイクルなし
  • 層（入力、隠れ、出力）
  • 活性化関数
  • 重み付き和

Use Cases

  • 単純な回帰タスク
  • 表形式データによる分類問題
  • より深いアーキテクチャの構築ブロック

Code Example

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