شبكة عصبية ذات تغذية أمامية
الشبكة العصبية ذات التغذية الأمامية[1] هي أحد النوعين الرئيسين للشبكات العصبية الاصطناعية، التي تتميز باتجاه تدفق المعلومات بين طبقاتها. [2] ويكون تدفقه أحادي الاتجاه، أي أن المعلومات في النموذج تتدفق في اتجاه واحد فقط — للأمام — من عقد الإدخال، عبر العقد المخفية (إن وجدت)، إلى عقد الإخراج، بغير أي دورات أو حلقات[2] على عكس الشبكات العصبية المتكررة[3] التي لها تدفق ثنائي الاتجاه. تُدرب شبكات التغذية الأمامية الحديثة باستخدام طريقة الانتشار الخلفي[4][5][6][7][8] ويشار إليها بالعامية باسم الشبكات العصبية «الفانيليا».[9]
المراجع عدل
- ^ معجم البيانات والذكاء الاصطناعي (PDF) (بالعربية والإنجليزية)، الهيئة السعودية للبيانات والذكاء الاصطناعي، 2022، ص. 68، QID:Q111421033
- ^ أ ب Zell, Andreas (1994). Simulation Neuronaler Netze [Simulation of Neural Networks] (بالألمانية) (1st ed.). Addison-Wesley. p. 73. ISBN:3-89319-554-8.
- ^ Schmidhuber, Jürgen (1 Jan 2015). "Deep learning in neural networks: An overview". Neural Networks (بالإنجليزية). 61: 85–117. arXiv:1404.7828. DOI:10.1016/j.neunet.2014.09.003. ISSN:0893-6080. PMID:25462637. S2CID:11715509.
- ^ Linnainmaa, Seppo (1970). The representation of the cumulative rounding error of an algorithm as a Taylor expansion of the local rounding errors (Masters thesis) (بالفنلندية). University of Helsinki. p. 6–7.
- ^ Kelley، Henry J. (1960). "Gradient theory of optimal flight paths". ARS Journal. ج. 30 ع. 10: 947–954. DOI:10.2514/8.5282.
- ^ Rosenblatt, Frank.
- ^ Werbos، Paul (1982). "Applications of advances in nonlinear sensitivity analysis" (PDF). System modeling and optimization. Springer. ص. 762–770. مؤرشف (PDF) من الأصل في 2016-04-14. اطلع عليه بتاريخ 2017-07-02.
- ^ Rumelhart, David E., Geoffrey E. Hinton, and R. J. Williams.
- ^ Hastie, Trevor.
