피드포워드 신경망입력 계층에서 출력 계층으로 단방향으로 내부 매개변수가 전파되는 비교적 간단한 인공 신경망입니다. 재귀적 신경망과 달리 내부적으로 방향성 루프를 형성하지 않습니다.
피드포워드는 포워드라고도 불립니다. 신호 흐름의 관점에서 입력 신호가 네트워크에 들어온 후 신호 흐름은 단방향입니다. 즉, 신호는 이전 계층에서 다음 계층으로 흘러 출력 계층에 도달하며, 두 계층 간의 연결에는 피드백이 없습니다. 즉, 신호가 다음 계층에서 이전 계층으로 돌아오지 않습니다. 입력과 출력의 관계에서 볼 때, 입력 신호가 들어오면 다음 계층은 이전 계층의 출력을 입력으로 사용합니다.
피드포워드 신경망에서 레이어 간에 신호의 역방향 흐름이나 자체 입력이 있는 경우 네트워크를 순환 신경망이라고 합니다. 딥 피드포워드 네트워크에서 체인 구조는 계층 간의 연결이며, 계층의 수는 네트워크의 깊이를 나타냅니다.