feed-forward network

Feed-forward network，也称为前馈神经网络，是一种人工神经网络，其中神经元之间没有循环连接。这意味着信息只能在一个方向上从输入节点传递到输出节点，而没有反馈路径。前馈神经网络是最早也是最简单的一类人工神经网络。

相比于简单的前馈神经网络，卷积神经网络（CNN）具有更高的准确性，并且收敛时间更短。CNN是一种特殊类型的前馈神经网络，它通过使用卷积层和池化层来有效处理输入数据的局部特征，从而在图像识别和其他计算机视觉任务中表现出色。

在前馈神经网络中，信息只朝一个方向流动，从输入节点传递到隐藏节点（如果存在），然后再传递到输出节点。网络中没有循环连接，这使得前馈神经网络适用于许多机器学习任务，例如分类、回归和模式识别。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [深度学习：前馈网络 Feedforward Networks](https://blog.csdn.net/mlm5678/article/details/120184548)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [feed-forward neural network Vs. CNN](https://download.csdn.net/download/u014535579/10741280)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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