Dopředná neuronová síť

Dopředná neuronová síť (Feed-forward Neural Network, FFNN) je jedním ze dvou charakteristických typů umělých neuronových sítí, které se vyznačují směrem toku informací mezi jednotlivými vrstvami sítě. Tok informací v dopředné síti je jednosměrný, tedy informace v síti proudí pouze jedním směrem — dopředu — od vstupní vrstvy neuronů, přes skryté vrstvy neuronů (pokud existují), až k výstupní vrstvě neuronů, tj. bez jakýchkoli smyček či zpětných vazeb jako u druhého typu sítí, tzv. rekurentních neuronových sítí, které se vyznačují obousměrným tokem informací.

Dopředné sítě

Perceptron^[1] - učení s učitelem
Vícevrstvý perceptron^[2] - učení s učitelem
Síť funkce radiální báze^[3] - učení s učitelem
Konvoluční neuronová síť^[4] - učení s učitelem
Lineární heteroasociativní paměť^[5] - Hebbovské učení
Samoorganizující síť^[6] - učení bez učitele

Odkazy

Reference

↑ ROSENBLATT, F. The Perceptron - a perceiving and recognizing automaton, Report 85–460–1, Cornell Aeronautical Laboratory. [s.l.]: [s.n.], 1957. (anglicky)
↑ HORNIK, K. Multilayer feedforward networks are universal approximators, Neural Networks 2 (5). [s.l.]: Elsevier, 1989. 8 s. (anglicky)
↑ BROOMHEAD, D. S.; LOWE, David. Radial basis functions, multi-variable functional interpolation and adaptive networks. Royal Signals and Radar Establishment. April 9, 2013. (anglicky)
↑ VENKATESAN, Ragav; LI, Baoxin. Convolutional Neural Networks in Visual Computing: A Concise Guide. [s.l.]: CRC Press, 2017-10-23. Dostupné v archivu pořízeném z originálu dne 2023-10-16. ISBN 978-1-351-65032-8. (anglicky)
↑ BENNAMOUN, M. Associate Memory & Discrete Hopfield Network. [s.l.]: [s.n.], 2016. Dostupné online. (anglicky)
↑ KOHONEN, Teuvo. The self-organizing map. [s.l.]: Proceedings of the IEEE 78 (9), 1990. 17 s. (anglicky)

Literatura

KŘIVAN, Miloš. Umělé neuronové sítě. [s.l.]: Nakladatelství Oeconomica, Vysoká škola ekonomická v Praze 77 s. Dostupné online. ISBN 978-80-245-2420-7.

Externí odkazy

Výukový program pro dopředné neuronové sítě

[1] ROSENBLATT, F. The Perceptron - a perceiving and recognizing automaton, Report 85–460–1, Cornell Aeronautical Laboratory. [s.l.]: [s.n.], 1957. (anglicky)

[2] HORNIK, K. Multilayer feedforward networks are universal approximators, Neural Networks 2 (5). [s.l.]: Elsevier, 1989. 8 s. (anglicky)

[3] BROOMHEAD, D. S.; LOWE, David. Radial basis functions, multi-variable functional interpolation and adaptive networks. Royal Signals and Radar Establishment. April 9, 2013. (anglicky)

[auto3-4] VENKATESAN, Ragav; LI, Baoxin. Convolutional Neural Networks in Visual Computing: A Concise Guide. [s.l.]: CRC Press, 2017-10-23. Dostupné v archivu pořízeném z originálu dne 2023-10-16. ISBN 978-1-351-65032-8. (anglicky)

[5] BENNAMOUN, M. Associate Memory & Discrete Hopfield Network. [s.l.]: [s.n.], 2016. Dostupné online. (anglicky)

[6] KOHONEN, Teuvo. The self-organizing map. [s.l.]: Proceedings of the IEEE 78 (9), 1990. 17 s. (anglicky)

[1]

[2]

[3]

[4]

[5]

[6]

Navigation

Navigace

Tématické portály