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

1. معجم البيانات والذكاء الاصطناعي (PDF) (بالعربية والإنجليزية)، الهيئة السعودية للبيانات والذكاء الاصطناعي، 2022، ص. 68، QID:Q111421033
2. Zell, Andreas (1994). Simulation Neuronaler Netze [Simulation of Neural Networks] (بالألمانية) (1st ed.). Addison-Wesley. p. 73. ISBN:3-89319-554-8.
3. 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.
4. 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.
5. Kelley، Henry J. (1960). "Gradient theory of optimal flight paths". ARS Journal. ج. 30 ع. 10: 947–954. DOI:10.2514/8.5282.
6. Rosenblatt, Frank.
7. 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.
8. Rumelhart, David E., Geoffrey E. Hinton, and R. J. Williams.
9. Hastie, Trevor.

• بوابة ذكاء اصطناعي
• بوابة رياضيات
• بوابة علم الحاسوب