フィードフォワード ニューラル ネットワークこれは比較的単純な人工ニューラル ネットワークであり、その内部パラメーターは入力層から出力層に一方向に伝播します。リカレント ニューラル ネットワークとは異なり、内部で有向ループを形成しません。
フィードフォワードは信号の流れの観点からは、入力信号がネットワークに入った後、信号の流れは一方向です。つまり、信号は前の層から次の層へ出力層まで流れます。任意の 2 つの層の間の流れは接続からのフィードバックがありません。つまり、入力信号が入力されると、入力と出力の関係から見て、信号は後の層から前の層に戻りません。レイヤーは前のレイヤーの出力を入力として使用します。
フィードフォワード ニューラル ネットワークにおいて、層間または自己入力間の信号の逆流がある場合、そのネットワークはリカレント ニューラル ネットワークと呼ばれます。深いフィードフォワード ネットワークでは、チェーン構造が層間の接続であり、層の数がネットワークの深さを表します。
参考文献
【1】ニューラル ネットワークと深層学習 - フィードフォワード ニューラル ネットワーク (個人ブログ)