Rețea cu propagare înainte

term_id: feed_forward_network

Category: basic_concepts

Definition

Rețelele cu Propagare Înainte (FFN), cunoscute și sub numele de Perceptroni Multistrat (MLP), procesează datele secvențial prin straturi de neuroni, de la intrare la ieșire, fără bucle de feedback. Fiecare neuron primește intrări, le ponderază, aplică o funcție de activare și transmite rezultatul stratului următor.

Summary

O clasă de rețele neuronale artificiale în care conexiunile dintre noduri nu formează cicluri, propagând informația într-o singură direcție.

Key Concepts

  • Fără cicluri
  • Straturi (Intrare, Ascuns, Ieșire)
  • Funcții de activare
  • Sume ponderate

Use Cases

  • Sarcini simple de regresie
  • Probleme de clasificare cu date tabulare
  • Blocuri de construcție pentru arhitecturi mai profunde

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