순방향 신경망

term_id: feed_forward_network

Category: basic_concepts

Definition

순방향 신경망(FFN)은 다층 퍼셉트론(MLP)이라고도 하며, 피드백 루프 없이 입력에서 출력까지 뉴런 레이어를 통해 데이터를 순차적으로 처리합니다. 각 뉴런은 입력을 받아 가중합을 계산합니다.

Summary

노드 간 연결이 사이클을 형성하지 않고 정보를 한 방향으로 전달하는 인공 신경망의 한 클래스입니다.

Key Concepts

  • 사이클 없음
  • 레이어(입력, 은닉, 출력)
  • 활성화 함수
  • 가중 합

Use Cases

  • 간단한 회귀 작업
  • 표 형식 데이터의 분류 문제
  • 더 깊은 아키텍처의 구성 요소

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